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Enregistrement W4388044067 · doi:10.1002/rnc.7066

Weak disturbance decoupling of high‐order fully actuated nonlinear systems

2023· article· en· W4388044067 sur OpenAlexaff
Na Wang, Xiaoping Liu, Cungen Liu, Huanqing Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Robust and Nonlinear Control · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Decoupling (probability)Nonlinear systemStability (learning theory)Control engineeringComputer scienceControl systemEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary It is well known that all practical control systems are subject to external disturbances. Therefore, a feedback controller should be designed so that the closed‐loop system has some desired properties such as stability, good tracking performance, at the same time, the impact of external disturbances on the performance of the closed‐loop system is attenuated to some degree. On the other hand, almost all models for real fully actuated systems, which are derived based on the physical laws, are described by a set of high order differential equations. The traditional method for controlling these fully actuated systems is to convert the high order differential equations to first order differential equations, which are called the state equations, and then to design feedback controllers by using the state‐space design methods. Such conversion causes some inconveniences. To overcome such inconveniences, a high‐order fully actuated (HOFA) design method has been proposed to control HOFA systems. The main goal of this paper is to design a weak disturbance decoupling controller for HOFA nonlinear systems to guarantee the stability and desired output tracking performance of the closed‐loop system and to attenuate the impact of disturbances.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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