Adaptive Stabilization Control for a Class of Non-Strict Feedback Underactuated Nonlinear Systems by Backstepping
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by backstepping method, this paper proposes a novel adaptive stabilizing control method for a class of uncertain underactuated nonlinear systems, which is named as underactuated adaptive backstepping. Firstly, based on a virtual controller and a partial differential equation (PDE), a residual system is constructed. Then, a novel coordinate transformation is introduced to analyse the adaptive stabilizing control problem of the residual system, which breaks through the restriction of strict feedback form and achieves the estimation of unknown parameters. The proposed method first applies backstepping to form a residual system, and then uses backstepping again to design an adaptive controller for the residual system. The stability of the proposed method is proven based on Lyapunov’s theorems. Finally, two actual underactuated examples with physical damping are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed underactuated adaptive backstepping.Note to Practitioners—This paper aims to develop a novel underactuated adaptive scheme called underactuated adaptive backstepping for underactuated mechanical systems. This scheme can effectively address the parameter uncertainty problem and achieve good control effect, even if there is uncertain physical damping which may change the equilibrium point in the system. Compared with existing methods, this scheme provides a novel design approach without linearization and approximation, which fully promotes the development of backstepping in the underactuated field. Moreover, the simulation experiments are carried out on the inertia wheel pendulum and ball and beam system with physical damping, thus effectively proving the feasibility of this scheme. In the future, the scheme will be applied to practical mechanical systems.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».