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Enregistrement W4403511360 · doi:10.1109/ibcast59916.2023.10712845

A Comparative Study of Nonlinear Control Techniques: Inverted Pendulum on a Cart

2023· article· en· W4403511360 sur OpenAlexaff
Surrayya Mobeen, Muhammad Farooq Haydar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering and Technology Innovations
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverted pendulumCartControl theory (sociology)Nonlinear systemComputer scienceControl (management)Artificial intelligenceEngineeringPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An in depth comparative study is conducted between nonlinear dynamic inversion based controller and immersion and invariance based controller. Immersion and Invariance (I&I) is a constructive nonlinear control design methodology for robust and adaptive controller designs. I&I method, as the name implies, mainly relies upon the notions of system immersion and manifold invariance. The basic idea is to design a control law that asymptotically immerses the system dynamics into the reducedorder desired dynamics. In this work, Immersion and Invariance based controller is systematically compared against nonlinear dynamic inversion based controller using a benchmark control problem of an inverted pendulum on cart (IPCS). Simple yet rich dynamics of an inverted pendulum on cart poses an interesting problem to control. Stabilization and control of IPCS has posed as a benchmark problem for many researchers to test out different control techniques. This motorized contraption consists of a vertical pendulum with a pivot point mounted on a cart. The cart is able to move horizontally through the application of a parallel force, which in turn is the input to the system. The IPCS is a case of an under actuated mechanical system, where the angular acceleration of the pendulum cannot be directly controlled. In this work, I&I based controller designed for IPCS, and its robustness properties are compared with nonlinear dynamic inversion control techniques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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'admission1
Résumé présentoui

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