Big data-driven predictive control for nonlinear systems—A trajectory cluster-based contraction approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This article presents a novel contraction-based big data-driven predictive control (CBDPC) approach for nonlinear systems using the behavioural systems framework. The nonlinear behavioural space is partitioned into linear sub-behavioural spaces, represented by connected trajectory clusters. The controller drives the process to travel through multiple linear sub-behavioural spaces to reach the setpoint. By introducing the concepts of data-based contraction and differential dissipativity, a trajectory cluster-based control contraction metric and contraction condition are developed to guarantee incremental exponential stability of the controlled nonlinear system behaviour and attenuate the effect of linear sub-behaviour approximation errors on controlled output. Connected trajectory clusters are obtained via multi-view fuzzy clustering, which partitions nonlinear system behaviour (i.e., a set of input–output data trajectories) into connected linear sub-behaviours (i.e., trajectory subsets with intersections). Based on the above contraction and dissipativity conditions, an online data-driven predictive control approach using Hankel matrices is developed. The proposed approach is illustrated using a case study on control of an aluminium smelting process, which demonstrates the control performance achieved by the CBDPC approach.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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