Event-Based Adaptive Sliding-Mode Containment Control for Multiple Networked Mechanical Systems With Parameter Uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
The issue related to distributed containment control for multiple networked mechanical systems with inherent nonlinearities, dynamic leaders, unknown external disturbances, parameter uncertainties, and constrained network communication is investigated by designing distributed adaptive event-triggered sliding-mode controllers in this study. To lessen the number of state updates and network resource loss of networked mechanical systems, a time-varying-threshold-based adaptive event-triggered mechanism is constructed. An adaptive sliding-mode estimator is established to estimate the inaccurate states. Then, integrated with the aforementioned event-triggered strategy and adaptive sliding-mode estimator, discontinuous and continuous distributed adaptive event-triggered sliding-mode control laws without requiring each follower to get the upper bounds of the leaders’ states derivatives are, respectively, devised to compensate for the influences of nonlinearities, disturbances, and parameter uncertainties. To further attenuate the negative effects of unknown disturbances, inherent nonlinearities, and chattering, a distributed adaptive event-triggered sliding-mode control protocol with boundary layer function is designed. Eventually, the Lyapunov stability theory is utilized to testify that the adaptive error and containment error are uniformly ultimately bounded. A practical example is furnished to verify the validity of the present sliding-mode containment control strategies.Note to Practitioners—This work aims to develop the distributed containment control approach for multiple networked nonlinear mechanical systems, which is of great significance in the fields of deep space exploration, environment monitoring and joint rescue. We put forward an event-based adaptive estimation and containment control framework for multiple networked nonlinear mechanical systems, which solves practical problems such as transmission frequency, limited computation capability, and network resources. An adaptive sliding-mode estimator and adaptive event-triggered mechanism are, respectively, devised to estimate the inaccurate states and reduce data transmission frequency. Despite the effects of communication interruption and unknown disturbances, an event-triggered adaptive control protocol based on sliding-mode estimator is designed, which is applied to a planar manipulator with two degree-of-freedom.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».