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Enregistrement W4205346130 · doi:10.23977/jeis.2022.070101

Robust predictive Control for Networked Control Systems with Access Constraints

2022· article· en· W4205346130 sur OpenAlexvenueno aff
Pan Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModel predictive controlControl theory (sociology)Networked control systemLinear matrix inequalityNetwork packetBernoulli's principleComputer sciencePacket lossController (irrigation)Independent and identically distributed random variablesControl systemMathematical optimizationControl (management)EngineeringMathematicsRandom variableComputer networkArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on the rolling horizon optimization strategy, the networked robust predictive control with medium access constraints and packet loss is studied. Firstly, considering the influence of network factors such as medium access constraints and packet loss, Markov jump rule and Bernoulli independent and identically distributed process are used to transform the network problem into the robust problem of networked control system. According to the established Markov jump system model and stability analysis, a robust predictive controller for networked control systems is designed by using linear matrix inequality (LMI) method, which makes the system asymptotically stable. Finally, a numerical example is given to verify the effectiveness of the proposed control method.Networked control system; medium access constraints; packet loss; robust predictive controller.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
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