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Enregistrement W4390075398 · doi:10.1109/tcyb.2023.3337792

Adaptive Fixed-Time Control for High-Order Stochastic Nonlinear Time-Delay Systems: An Improved Lyapunov–Krasovskii Function

2023· article· en· W4390075398 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Cybernetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNonlinear systemControl theory (sociology)Order (exchange)Function (biology)Control (management)MathematicsComputer sciencePhysicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, the adaptive tracking control problem is considered for high-order stochastic nonlinear time-delay systems in fixed-time. Being different from existing results, an improved Lyapunov-Krasovskii function is designed, which can not only compensate for the time-delay term but also remove the obstacle from the high-order term. Due to the introduction of the Lyapunov-Krasovskii function into the total Lyapunov function, it makes it difficult to stabilize the controlled system within a fixed-time interval. L'Hopital's rule is used to determine the boundedness of the Lyapunov-Krasovskii function, and the fixed-time boundedness of the integral functions can be inferred. By utilizing the fixed-time Lyapunov stability theorem, it is proved that the controlled system is semi-globally practical fixed-time stable (SGPFS), all the closed-loop signals (CLSs) are bounded within the fixed-time interval, and the tracking error converges into a small region around zero. The validity of the designed scheme is substantiated via simulation results.

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.

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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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)0,0000,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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