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Enregistrement W3191323206 · doi:10.1080/00207179.2021.1964604

Backstepping control for stochastic nonlinear strict-feedback systems based on observer with incomplete measurements

2021· article· en· W3191323206 sur OpenAlexafffund
Lidong Wang, Xiaoping Liu, Xinze Xue, Yingxin Wei, Tong Li, Xuebo Chen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Control · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDepartment of Education of Liaoning ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBacksteppingControl theory (sociology)Nonlinear systemState observerEstimatorObserver (physics)Bounded functionState (computer science)State variableMathematicsStability (learning theory)Network packetComputer scienceControl (management)Adaptive controlAlgorithmArtificial intelligenceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the control problem for a class of stochastic nonlinear systems with incomplete measurements is investigated based on Luenberger-like nonlinear state observer. The systems are described as strict-feedback cyber-physical systems, in which the communication between the control centre and the physical system is subjected to disturbances. The disturbances, such as information packet losing or transmission medium saturation, cause state variables to be unavailable or distorted, which results in incomplete measurements. To solve these problems, two state estimators are designed for different transmission cases, based on which two backstepping control approaches are adopted. The stability conditions of the state estimators and closed-loop system are derived. It is proved that the control methods can guarantee that all the signals of the closed-loop system are uniformly ultimately bounded in mean square. The effectiveness of the proposed methods is confirmed by simulation examples.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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