Predictive compensation based quantization iterative learning control for nonlinear nonaffine discrete‐time systems
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 this work, the problems of predictive compensation, unknown nonlinearity, and nonaffine structure are considered simultaneously for a quantized iterative learning control (QILC) design and analysis under a data‐driven framework. The compensation strategy can avoid deteriorated data transmission quality owing to limited channel capacities. First, a dynamic linearization methodology is employed to transform the nonlinear plant into a virtual iterative linear data model (iLDM) which includes all the input signals over a time‐window from the initial time instant to the current one. The iLDM is also used as a predictive model to estimate the unavailable information caused by the encoding–decoding mechanism. Then, a predictive compensation‐based QILC is proposed by optimizing quadratic functions, which includes an output prediction mechanism, a quantized iterative learning updating law, a quantized iterative parameter estimation law, and a resetting algorithm. The result is also extended to a class of MIMO nonlinear nonaffine discrete‐time systems. The developed control laws are data‐driven and independent of any system information. The theoretical results are proved by the use of contraction mapping principle and induction method. Examples are provided to verify the effectiveness of the proposed methods.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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