Robust output feedback fault‐tolerant control of non‐linear multi‐agent systems based on wavelet neural networks
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.
Notice bibliographique
Résumé
A robust output feedback active fault‐tolerant leader‐following controller for a class of non‐linear multi‐agent systems is presented. It is assumed that the states of the followers are not available; therefore, a local observer is constructed to estimate the states of each agent. In addition, the non‐linear dynamics of agents may include uncertainties and the control input of the leader dynamics is unknown to all followers. Moreover, taking advantage of wavelet neural networks (WNNs), an online fault estimation scheme is developed which can effectively approximate the unknown actuator faults. The proposed decentralised observer‐based robust cooperative controller is capable of compensating for the effects of unknown time‐varying additive actuator faults, the model uncertainties, and the unknown input of the leader simultaneously. The stability analysis and convergence results that guarantee boundedness of all closed‐loop signals are investigated via Lyapunov's direct method. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, a network of single‐link manipulators is studied. As the results verify, the proposed WNN‐based fault estimation scheme can properly approximate the unknown actuator faults, which results in efficient compensation in the fault‐tolerant control design to achieve cooperative tracking objectives.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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