Rejecting the effects of both input disturbance and measurement noise: A second‐order control system example
Notice bibliographique
Résumé
Summary This article originates from the well‐accepted observations in practice: rejection of both input disturbance and measurement noise is practically important for high‐precision tracking control, and the classic estimators, such as the uncertainty and disturbance estimator (UDE) and disturbance observer, are proven to be inherently sensitive to measurement noises. Motivated by these observations, we develop a robust control solution and demonstrate the possibility of unifying the design of noise estimator (NE) and UDE for a class of second‐order systems. Interestingly, the NE and UDE have three important features in common: (i) the designs are based on system model and reliable state measurement; (ii) a first‐order filter is used to ensure that the design is physical realizable, rather than to filter out undesired signals; (iii) the filter parameters are readily determined by an introduced singular perturbation parameter. The performance of UDE is improved when augmented with NE to reject measurement noises. Then, a simple mapping for parameter tuning is presented, by which the estimation performance can be explicitly analyzed using the singular perturbation theory. Comparative simulation and experimental studies show that the proposed NE+UDE‐based solution is not only less sensitive to measurement noise than the classic UDE‐based control, but also able to deliver superior trajectory‐tracking performance over other robust output feedback control approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».