Lyapunov-based Robust Adaptive Configuration of the UAS-S4 Flight Dynamics Fuzzy Controller
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In tandem with the fast-growing demand for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for surveillance and reconnaissance, advanced controllers for these critical systems are needed. This paper proposes a flight dynamics controller design that considers various uncertainties for the Hydra Technologies UAS-S4 Ehécatl. In order to be realistic, in addition to flight dynamics nonlinearities, three main sources of uncertainties are considered, as those caused by unknown controller’s parameters, modeling errors, and external disturbances. A Robust adaptive fuzzy logic controller is designed, in charge of nonlinear flight dynamics in presence of a variety of uncertainties. The nonlinear flight dynamics is modeled based on the Takagi-Sugeno method relying on the soft association of local linear models. Since this controller is model-based, an optimal reference model is defined, which is stabilised by the Linear Quadratic Regulator procedure. A fuzzy logic controller is then designed for the nonlinear model. Lastly, with the aim to handle the uncertainties, the gains of the fuzzy controller are reconfigured, and are continuously adjusted by Lyapunov-based robust adaptive laws. The performance of the UAS-S4 Robust adaptive fuzzy logic controller is evaluated in terms of lateral and longitudinal flight dynamics stabilisation, and the reference model state variables tracking under various uncertainties.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle