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Enregistrement W2610574835 · doi:10.1109/ccta.2017.8062745

Classical discrete-time adaptive control revisited: Exponential stabilization

2017· preprint· en· W2610574835 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2017 IEEE Conference on Control Technology and Applications (CCTA) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Adaptive controlBounded functionExponential stabilityNoise (video)Discrete time and continuous timeMathematicsProjection (relational algebra)Exponential functionsortStability (learning theory)Computer scienceControl (management)AlgorithmNonlinear systemMathematical analysisImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classical discrete-time adaptive controllers provide asymptotic stabilization. While the original adaptive controllers did not handle noise or unmodelled dynamics well, redesigned versions were proven to have some tolerance; however, exponential stabilization and a bounded gain on the noise was rarely proven. Here we consider a classical pole placement adaptive controller using the original projection algorithm rather than the commonly modifed version; we impose the assumption that the plant parameters lie in a convex, compact set and that the parameter estimates are projected onto that set at every step. We demonstrate that the closed-loop system exhibits very desireable closed-loop behaviour: there are linear-like convolution bounds on the closed loop behaviour, which confers exponential stability and a bounded noise gain. We emphasize that there is no persistent excitation requirement of any sort.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,242 · 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