Adaptive 2-DOF Control for Tracking Sinusoidal Signals With Unknown Frequency
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
Tracking sinusoidal signals with unknown and time-varying frequencies is essential in many adaptive control applications. This paper presents a real-time method for tracking sinusoidal reference signals with unknown frequencies within a narrow bandwidth. The reference signals may include multiple harmonics and a DC bias. The proposed approach integrates a sinusoidal internal model with a Two-Degree-of-Freedom control structure. Unlike traditional methods that rely on offline tuning, this technique updates the controller coefficients online. A high-pass filter with notch characteristics (<italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">H</i><sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><i>f</i></sub>) is used to derive update equations for the Two-Degree-of-Freedom controller and the internal model parameters. These equations are obtained by matching the closed-loop transfer function of the algorithm to that of the desired filter (1 − <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">H</i><sub xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><i>f</i></sub>). The method is evaluated in MATLAB/Simulink using a second-order plant as an example. Two test cases are presented: the first involves a reference signal with a frequency change and a DC bias, while the second includes two additional harmonics. The algorithm is also tested without coefficient updating for comparison. Results show that the proposed method can accurately track signals with unknown and changing frequencies. It keeps the tracking error very small and quickly adjusts to frequency changes, making it suitable for real-time control in dynamic systems.
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.
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 | 0,001 |
| 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