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Enregistrement W2404985975 · doi:10.1109/tie.2016.2573240

Robust Composite Nonlinear Feedback Path-Following Control for Underactuated Surface Vessels With Desired-Heading Amendment

2016· article· en· W2404985975 sur OpenAlexaff
Chuan Hu, Rongrong Wang, Fengjun Yan, Nan Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Heading (navigation)Robustness (evolution)UnderactuationNonlinear systemYawControllabilityEngineeringBacksteppingComputer scienceMathematicsRobotControl (management)Adaptive controlArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the transient performance improvement for path-following control of underactuated surface vessels (USVs) in the presence of oceanic disturbances. The traditional practice that chooses the tangent direction of the desired path as the desired heading may deteriorate the tracking performance in the curve following due to the nonzero sideslip angle therein. Also, the disturbances in wave filed greatly affect the transient path-following control. To this end, three contributions are made in this paper: (1) an amendment to the definition of the desired heading using the sideslip-angle compensation is presented to achieve a more accurate path-following maneuver; (2) a novel disturbances observer-based composite nonlinear feedback (DO-CNF) controller is proposed to restrain system overshoots and eliminate steady-state errors while dealing with multiple oceanic disturbances with unknown bounds; and (3) the variation of the yaw-rate reference for path-following objective is handled in the controller design, which can enhance the vessel's robustness to the changing of the path curvature. Comparative simulations verify the reasonability of the desired-heading amendment and the effectiveness of the DO-CNF approach in improving the transient path-following performance of USVs while satisfying actuator saturation considering the unknown disturbances and changing reference.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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