Design and Implementation of Adaptive Backstepping Control for Position Control of Propeller-Driven Pendulum System
Notice bibliographique
Résumé
The performance of the classical and adaptive backstepping control schemes for the angular position control of a nonlinear Propeller-Driven Pendulum System (PDPS) is investigated in this paper.A Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm has been utilized to tune the design parameters of the proposed controllers.Based on the Lyapunov stability analysis the classical and the Adaptive Back-Stepping Controllers have been constructed in order to prove the convergence of the system's error with time.The Adaptive Backstepping Controller (ABSC) is designed to compensate for the variation in the system's mass magnitude.In terms of system transient response, a comparison study of the effectiveness of both controllers has been presented in this work.The simulation results have been obtained based on the MATLAB software.In addition, a comparison study between the proposed controllers and other controllers has been listed to demonstrate the effectiveness of the proposed controller.The simulation results show that the PSO based classical Backstepping Controller (BSC) has a better performance in terms of reducing the settling time, the steady-state error, and the Root Mean Square Error (𝑅𝑀𝑆𝐸) value in comparison with the STSMC and SMC.In addition, the simulation results reveal that the PSO based ABSC has a better performance in terms of reducing the steady state error and the maximum overshoot in comparison with the PSO based BSC and ASTSMC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».