Pole Placement for Delay Differential Equations With Time-Periodic Delays Using Galerkin Approximations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many practical systems have inherent time delays that cannot be ignored; thus, their dynamics are described using delay differential equations (DDEs). The Galerkin approximation method is one strategy for studying the stability of time-delay systems (TDS). In this work, we consider delays that are time-varying and, specifically, time-periodic. The Galerkin method can be used to obtain a system of ordinary differential equations (ODEs) from a second-order time-periodic DDE in two ways: either by converting the DDE into a second-order time-periodic partial differential equation (PDE) and then into a system of second-order ODEs, or by first expressing the original DDE as two first-order time-periodic DDEs, then converting into a system of first-order time-periodic PDEs, and finally converting into a first-order time-periodic ODE system. The difference between these two formulations in the context of control is presented in this paper. Specifically, we show that the former produces spurious Floquet multipliers at a spectral radius of 1. We also propose an optimization-based framework to obtain feedback gains that stabilize closed-loop control systems with time-periodic delays. The proposed optimization-based framework employs the Galerkin method and Floquet theory and is shown to be capable of stabilizing systems considered in the literature. Finally, we present experimental validation of our theoretical results using a rotary inverted pendulum apparatus with inherent sensing delays as well as additional time-periodic state-feedback delays that are introduced deliberately.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».