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Enregistrement W2952214675 · doi:10.48550/arxiv.1202.6436

A Mean Value Theorem Approach to Robust Control Design for Uncertain Nonlinear Systems

2012· preprint· en· W2952214675 sur OpenAlexaff
Obaid Ur Rehman, Ian R. Petersen, Barış Fi̇dan

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Feedback linearizationNonlinear systemLinearizationRobust controlMinimaxMathematicsController (irrigation)Small-gain theoremMIMONonlinear controlMathematical optimizationComputer scienceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a scheme to design a tracking controller for a class of uncertain nonlinear systems using a robust feedback linearization approach. The scheme is composed of two steps. In the first step, a linearized uncertainty model for the corresponding uncertain nonlinear system is developed using a robust feedback linearization approach. In this step, the standard feedback linearization approach is used to linearize the nominal nonlinear dynamics of the uncertain nonlinear system. The remaining nonlinear uncertainties are then linearized at an arbitrary point using the mean value theorem. This approach gives a multi-input multi-output (MIMO) linear uncertain system model with a structured uncertainty representation. In the second step, a minimax linear quadratic regulation (LQR) controller is designed for MIMO linearized uncertain system model. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed method, it is applied to a velocity and altitude tracking control problem for an air-breathing hypersonic flight vehicle.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,081 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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