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Enregistrement W3043371485 · doi:10.1109/tfuzz.2020.3009755

Event-Triggered Fuzzy Flight Control of a Two-Degree-of-Freedom Helicopter System

2020· article· en· W3043371485 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

RevueIEEE Transactions on Fuzzy Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Fuzzy logicFuzzy control systemNonlinear systemPID controllerControl systemMathematicsController (irrigation)Computer scienceLinear matrix inequalityBandwidth (computing)Lyapunov functionArtificial neural networkLyapunov stabilityControl (management)Control engineeringMathematical optimizationArtificial intelligenceEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the problem of flight control for a two-degree-of-freedom helicopter system is studied. Since the helicopter is a multiinput, multioutput nonlinear control system, a Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy model is applied to approximate the system. All submodels of the new T–S fuzzy model contain constant terms due to the nonlinear characteristics of the helicopter system. In this article, sampled-data control is considered and the sampled data are transmitted to the system over a communication network. A large amount of sampled data transmitted over the network can significantly increase the computational and communication burdens for the network with a limited bandwidth. To overcome this difficulty, an event-triggered mechanism is introduced. In order to validly control the T–S fuzzy system, a fuzzy proportional integral-derivative (PID) controller is designed based on the Lyapunov method and practical stability criteria, which are obtained by using improved integral inequalities and the linear matrix inequality technique. Finally, a numerical example is given to show the effectiveness of the obtained results.

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)
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 enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,199 · 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