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Enregistrement W4405337998 · doi:10.1049/cth2.12767

Secure adaptive fuzzy tracking control for a class of nonlinear systems under actuator and sensor faults and denial‐of‐service attacks based on event‐triggered mechanism

2024· article· en· W4405337998 sur OpenAlexaff
Hamidreza Baghi, Farzaneh Abdollahi, Heidar Ali Talebi

Notice bibliographique

RevueIET Control Theory and Applications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNetwork Security and Intrusion Detection
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActuatorControl theory (sociology)Nonlinear systemDenial-of-service attackComputer scienceMechanism (biology)Control engineeringFuzzy logicTracking (education)Event (particle physics)Fuzzy control systemClass (philosophy)Control (management)EngineeringArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The main focus of this article is to investigate the secure adaptive fuzzy tracking control (SAFTC) scheme for a class of uncertain nonlinear systems, with special presence of actuator and sensor faults and denial‐of‐service (DoS) attacks. The proposed method integrates switching gain observers, fuzzy logic systems (FLS), and event‐triggered control and introduces a new algorithm and dynamic gain to optimize tracking performance and resilience against disturbances, multiple faults, and DoS attacks. In addition, it is demonstrated that the proposed control scheme ensures the closed‐loop system remains bounded and the error signal asymptotically converges to a neighborhood around the origin. Finally, results for the proposed method applied to a class of unknown nonlinear systems are presented to back theoretical results and their effectiveness.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
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