Multiple-input multiple-output robust vibration control for constrained gyroelastic solar panel considering parametric and un-modeled dynamic uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
Gyroelastic solar panel is a kind of flexible solar panel structure with variable-speed control moment gyroscopes distributed inside. The torque generated by these variable-speed control moment gyroscopes can be used for active vibration suppression. This paper addresses the vibration suppression problem of gyroelastic solar panel in the presence of parametric uncertainties and un-modeled dynamic uncertainties. A novel μ-synthesis method based on analytical multiple-input multiple-output weights design is proposed, which relates 2-norm of the vector of regulated outputs, closed-loop modal damping, and relative control ability of actuators to each mode to the weights. Based on the idea of collocated control, the full order state-space model of the constrained gyroelastic plate with angle gyros as measuring devices is derived. After model reduction, modeling of un-modeled dynamic, and designing the multiple-input multiple-output weights, μ-controller is solved by the DK-iteration method. Furthermore, a comparative study of the μ-controller designed by the proposed procedure and the Positive Position Feedback (PPF) controller designed by the non-smooth H∞ synthesis method is also presented. The control methods are compared for their vibration attenuation, energy utilization, robustness performance characteristics, and robustness stability characteristics. Results for both time domain and frequency domain simulations are presented. Simulation results show that the designed μ-controller has better vibration attenuation effect and robustness performance characteristics than the PPF controller, and can achieve a better robust vibration suppression of the constrained gyroelastic solar panel in presence of parametric and un-modeled dynamic uncertainties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».