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Enregistrement W2519297144 · doi:10.1109/tcst.2016.2604739

Optimal Hybrid Magnetic Attitude Control: Disturbance Accommodation and Impulse Timing

2016· article· en· W2519297144 sur OpenAlexaff
Behrad Vatankhahghadim, Christopher J. Damaren

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Control Systems Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Dynamics and Control
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Impulse (physics)Optimal controlAttitude controlMathematicsLimitingQuadratic equationTorqueLinear-quadratic regulatorComputer scienceEngineeringMathematical optimizationControl (management)Control engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recently proposed hybrid attitude control scheme, which optimally combines magnetic torques with impulsive thrusting using a continuous/discrete linear quadratic regulator, is modified to accommodate disturbances. Accounting for the presence of disturbances in the design procedure, previous results on necessary conditions for optimality of impulse application times are modified accordingly. In addition, the special case of a multiorbit mission with repeating impulse patterns is considered, showing that an elegant extension of the optimality conditions would significantly reduce the computational cost by limiting the design space to only the first orbit: this extended condition is obtained by summing over all orbits within the control interval, the original conditions being computed at each repeating impulse time. Finally, numerical examples are presented, confirming the superiority of the proposed disturbance-accommodating controller in terms of steady-state performance (even when the disturbance estimates are partly incorrect) and the validity of the extended optimal timing theory in the linear region.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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