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Enregistrement W2790508935 · doi:10.1002/rnc.4056

Nussbaum‐type function–based attitude control of spacecraft with actuator saturation

2018· article· en· W2790508935 sur OpenAlexaff
Qinglei Hu, Xiaodong Shao, Youmin Zhang, Lei Guo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Robust and Nonlinear Control · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBacksteppingControl theory (sociology)Attitude controlNonlinear systemConstructiveActuatorSpacecraftComputer scienceScheme (mathematics)Stability (learning theory)Control engineeringControl (management)Process (computing)EngineeringMathematicsAdaptive controlArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This paper investigates the attitude stabilization problem of spacecraft subject to external disturbances and actuator saturation. A novel attitude control scheme is technically proposed by incorporating the Nussbaum gain technique into backstepping design. The key idea behind this is to introduce a special Nussbaum‐type function in order to compensate for the time‐varying nonlinear terms arising from input saturation. By exploiting the dynamic surface control technique, the problem of “explosion of terms” inherent in traditional backstepping designs is effectively eliminated and the computational burden is significantly reduced. Additionally, based on the selected Nussbaum‐type function, a constructive analysis methodology is presented, which plays an important role in analyzing the stability properties of the closed‐loop system. It is then proved that the proposed control scheme can guarantee the boundedness of all closed‐loop signals. Furthermore, the unwinding phenomenon is given a simple and effective remedy by resorting to suitable choices of the attitude error variable and the virtual control law. Finally, simulation experiments are carried out to assess the effectiveness and demonstrate the advantages of the proposed control scheme.

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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