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Enregistrement W3197791301 · doi:10.1002/rnc.5765

Bounded inputs total energy shaping for a class of underactuated mechanical systems

2021· article· en· W3197791301 sur OpenAlexaff
M. Reza J. Harandi, Hamid D. Taghirad, Amir Molaei, José Guadalupe Romero

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Robust and Nonlinear Control · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Stability of Dynamical Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBounded functionUnderactuationClass (philosophy)Control theory (sociology)Mechanical systemEnergy (signal processing)Computer scienceMathematicsArtificial intelligenceMathematical analysisControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Designing control systems with bounded input is a practical consideration since realizable physical systems are limited by the saturation of actuators. The actuators' saturation degrades the performance of the control system, and in extreme cases, the stability of the closed‐loop system may be lost. However, actuator's saturation is typically neglected in the design of control systems, with compensation being made in the form of overdesigning the actuator or by postanalyzing the resulting system to ensure acceptable performance. The bounded input control of fully actuated mechanical systems has been investigated in multiple studies, but it is not generalized for underactuated mechanical systems. This article proposes a systematic framework for finding the upper bound of control effort in underactuated systems, based on interconnection and the damping assignment passivity based control approach. The proposed method also offers design variables for the control law to be tuned, considering the actuator's limit. The primary difficulty in finding the control input upper bounds is the velocity‐dependent kinetic energy‐related terms. Thus, the upper bound of velocity is computed using a suitable Lyapunov candidate as a function of closed‐loop system parameters. The validity and application of the proposed method are investigated in detail through two benchmark systems simulations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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