Adaptive boundary observer network design for the consensus on the estimation of a class of parabolic partial differential equation systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work develops a network of adaptive boundary observers and studies the agreement between state and parameter estimates for a single target parabolic partial differential equation (PDE) system in the presence of structured and unstructured uncertainties. It is assumed that the unknown parameters take the form of either a structured uncertainty with unknown constant parameters or an unstructured uncertainty that can be neutralized by a radial basis function neural networks with unknown weights. The proposed adaptive observers consisting of agents in the network follow the structure of adaptive identifiers for the considered target PDE systems with the insertion of a penalty term in both the state and parameter estimates. Different from earlier efforts, the proposed adaptive laws include a penalty term of the mismatch between the parameter and state estimates generated by the other adjacent agents, which helps to accelerate the estimation of uncertainties. Additionally, the effects of these modifications on the agreement amongst the state and parameter estimates are investigated. Theoretical proofs are provided to show that the proposed approach guarantees the exponential convergence of estimation errors in the case of structured uncertainties and the ultimate boundedness of estimation errors in the case of unstructured uncertainties. Finally, numerical simulations are carried out to verify the effectiveness of the design methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».