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Enregistrement W2543238066 · doi:10.1155/2016/7324508

Design and Experimental Verification of Robust Motion Synchronization Control with Integral Action

2016· article· en· W2543238066 sur OpenAlexaff
Peng Chen, Bo Zhu, Keqi Wei

Notice bibliographique

RevueMathematical Problems in Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)EstimatorSynchronization (alternating current)Controller (irrigation)EmbeddingTracking errorTrajectoryMathematicsComputer sciencePosition (finance)Tracking (education)AccelerationTopology (electrical circuits)Control (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A robust attitude motion synchronization problem is investigated for multiple 3-degrees-of-freedom (3-DOF) helicopters with input disturbances. The communication topology among the helicopters is modeled by a directed graph, and each helicopter can only access the angular position measurements of itself and its neighbors. The desired trajectories are generated online and not accessible to all helicopters. The problem is solved by embedding in each helicopter some finite-time convergent (FTC) estimators and a distributed controller with integral action. The FTC estimators generate the estimates of desired angular acceleration and the derivative of the local neighborhood synchronization errors. The distributed controller stabilizes the tracking errors and attenuates the effects of input disturbances. The conditions under which the tracking error of each helicopter converges asymptotically to zero are identified, and, for the cases with nonzero tracking errors, some inequalities are derived to show the relationship between the ultimate bounds of tracking errors and the design parameters. Simulation and experimental results are presented to demonstrate the performance of the controllers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,209
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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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