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Enregistrement W4389041466 · doi:10.1109/iai59504.2023.10327592

Finite-Time Fractional-Order Neural Adaptive Fault-Tolerant Control of High-Speed UAV with Redundant Second-Order Actuators

2023· article· en· W4389041466 sur OpenAlexafffund
Jiaxu Li, Mengna Li, Ruifeng Zhou, Ziquan Yu, Yuehua Cheng, Youmin Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAeronautical Science Foundation of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaMinistry of Education
Mots-clésControl theory (sociology)ActuatorFault toleranceArtificial neural networkComputer scienceTracking errorAdaptive controlControl engineeringEngineeringControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the safety control problem of high-speed unmanned aerial vehicle (UAV) with redundant actuators, this paper investigates the finite-time fault-tolerant control scheme of high-speed UAV under actuator faults. In the proposed scheme, tracking errors are transformed by a proportional-integral-derivative (PID) filter. Then, a composite learning algorithm with neural network and finite-time disturbance observer is used to estimate the transform errors and external disturbances. Considering the second-order actuator dynamics, the virtual control variable and the fault-tolerant control law are designed by using the fractional-order (FO) sliding mode control (SMC) strategy. The adaptive neural network is used to estimate the unknown term induced by model uncertainties. Furthermore, by using the Lyapunov stability analysis, it is shown that UAV can track the desired attitudes and the tracking errors are finite-time convergent. Finally, simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed control scheme.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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