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Enregistrement W3217110777 · doi:10.82308/19842

Synthesis and application of optimal strictly negative imaginary controllers

2020· article· en· W3217110777 sur OpenAlexfundno aff
Ken Lee

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésThe ImaginaryComputer scienceEpistemologyPsychologyPhilosophyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the synthesis of optimal strictly negative imaginary (SNI) controllers. A recently emerged class of systems called negative imaginary (NI) systems are those characterized by a negative imaginary frequency response. A NI system connected in a positive feedback interconnection with a SNI controller is internally stable if and only if a DC gain condition is satisfied. This can be interpreted as a robust stability result in situations where plant uncertainty does not destroy the NI nature of the plant nor the DC gain condition. Motivated by a desire to realize improved closed-loop performance, this thesis considers the design of optimal SNI controllers. The proposed synthesis methods makes use of convex optimization and linear matrix inequality (LMI) tools. These synthesis methods are then examined in the context of various applications. In particular, this thesis considers tracking control on SO(3) and SE(3) for systems with counter-clockwise input-output dynamics (CCW). CCW input-output maps from torque to attitude, as well as from force and torque to position and attitude, are established for rigid-body motion. Using the properties of CCW systems and NI systems, a stabilizing SNI controller is shown to drive the tracking errors in position and attitude to zero. In addition, a method to synthesize the SNI controller associated with the tracking control problem in an optimal sense is presented. Finally, the control laws are extended to the formation control problem of networks of NI systems and networks of CCW systems. Numerical results are included to demonstrate the effectiveness of the proposed synthesis methods

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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