Composite Adaptive Control for Anti-Unwinding Attitude Maneuvers: An Exponential Stability Result Without Persistent Excitation
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
This paper provides an exponential stability result for the adaptive anti-unwinding attitude tracking problem of a rigid body with uncertain inertia parameters, without the need for a persistent excitation (PE) condition. Specifically, a composite adaptive control scheme with guaranteed parameter convergence is proposed by integrating the dynamic regressor extension and mixing (DREM) technique into the dynamically scaled immersion and invariance adaptive control framework, wherein we modify the scaling factor so that the algorithm design does not involve any dynamic gains. To avoid the unwinding problem, a barrier function is introduced as the attitude error function, along with the establishment of two key algebraic properties for exponential stability analysis. Aiding by an linear time-varying filter, the scalar regressor of DREM is extended to generate an exciting counterpart. In this manner, the derived controller is shown to permit closed-loop exponential stability under a strictly weaker interval excitation condition than PE, in the sense that both the output-tracking and parameter estimation errors exponentially converge to zero. Furthermore, the composite adaptive law is also augmented to achieve finite/fixed-time parameter convergence in a time-synchronized manner. Simulation results are presented to verify our theoretical findings.
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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 | 0,001 | 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 découle