Adaptive Fault-Tolerant Control for a 2-Body Point Absorber Wave Energy Converter Against Actuator Faults: An Iterative Learning Control Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the design issue of adaptive fault-tolerant control (FTC) is investigated for a class of continuous-time 2-body point absorber wave energy converter (WEC) systems against actuator faults based on the iterative learning approach. The actuator faults considered in this paper contain both the lock-in-place and the loss of effectiveness faults, simultaneously. The WEC dynamic equations, including two moving parts (i.e., the float and the spar), are firstly transformed into a state-space model. Then, a group of novel iterative learning based adaptive multiple controllers are developed to decrease the tracking error between the measurement output and the desired output, and two novel adaptive laws are designed to cope with two types of actuator faults. Based on the theories mentioned above, a novel algorithm is provided to present the operation flows of both adaptive laws and iterative learning. Furthermore, a sufficient condition is obtained with the aid of proper Lyapunov function, such that the related closed-loop faulty-WEC system is asymptotically stable with a guaranteed <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex-math notation="LaTeX">$H_{\infty }$</tex-math></inline-formula> performance index. Finally, an example with a set of physical parameters of a WEC dynamic model is worked out to verify the applicability and effectiveness of the proposed iterative learning based adaptive FTC strategy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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