Data-Driven Dynamic Internal Model Control
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.
Notice bibliographique
Résumé
A data-driven dynamic internal model control (D3IMC) scheme is proposed for unknown nonlinear nonaffine systems bypassing modeling steps. Different from the traditional internal model constructed by either a first-principle or an identified model, a dynamic internal model (DIM) is developed in this work using I/O data where a compact form dynamic linearization approach is introduced for addressing the nonlinearity and nonaffine structure. Then, the D3IMC is proposed with both a nominal control algorithm and an uncertainty compensation control algorithm. The former can quickly respond to the feedback errors and the latter can compensate the model-plant mismatch and external disturbances. Meanwhile, the adaptive parameter updating law in the proposed D3IMC method inherits the robustness against uncertainties. A nominal D3IMC is also designed without including the compensator when there is no exogenous disturbance since the adaptive mechanism can handle system uncertainty. Further, the results are extended and a full-form dynamic linearization-based D3IMC is developed to address control of nonlinear systems with more complex dynamics. All the proposed D3IMC methods are data-driven without need of an explicit model, and thus they are significant extensions from the traditional model-based IMC. Simulation study verifies the results.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle