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Enregistrement W2779392991 · doi:10.1109/tcst.2017.2780061

Observer-Based Output Feedback Attitude Stabilization for Spacecraft With Finite-Time Convergence

2017· article· en· W2779392991 sur OpenAlexaff
Qinglei Hu, Boyan Jiang, Youmin Zhang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Control Systems Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Angular velocityObserver (physics)Lyapunov functionConvergence (economics)SpacecraftMathematicsStability (learning theory)Attitude controlStability theoryController (irrigation)Computer scienceControl (management)EngineeringPhysicsControl engineeringNonlinear systemClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief investigates the problem of finite-time output feedback control for spacecraft attitude stabilization without angular velocity measurement. First, two new sufficient conditions for finite-time ultimate boundedness and local finite-time stability are derived, which reduce the conservativeness of the traditional conditions. Then, based on the two new sufficient conditions of the finite-time stability, a finite-time observer is proposed to estimate the unknown angular velocity by using the quadratic Lyapunov function method. Next, a finite-time attitude controller is designed based on the estimate of the angular velocity. The finite-time stability of the entire closed-loop system is analyzed through the Lyapunov approach. The rigorous proof shows that the observation errors and the spacecraft attitude will converge to a residual set of zero in finite time. Numerical simulation results illustrate the effectiveness of the proposed strategy.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations142
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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