Adaptive Set‐Point Tracking via Repetitive Learning Control for Nonlinear Cascaded Uncertain Systems With Output Constraint
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
ABSTRACT This paper investigates the adaptive set‐point tracking control problem for a class of nonlinear cascaded uncertain systems with output constraint. Three kinds of uncertainties are considered in the system of interest, including nonidentical unknown control directions, additive periodic disturbance, and unmodeled dynamics. Different from the existing results, it does not require that the signs of control coefficients be identical, nor the structure of the periodic disturbance be known a priori. In view of the presence of an additive periodic disturbance and unknown control directions, the cancellation‐based feedback via backstepping is inapplicable in control design. Then, we develop a repetitive learning control strategy compensating for periodic disturbance regardless of unknown control directions. The changing supply rates technique for input‐to‐state stable (ISS) systems and a tan‐type barrier Lyapunov function are synthesized to address unmodeled dynamics with output constraint. It is shown that the tracking error converges to zero within the specified constraint, and all signals in the closed‐loop system are bounded in a semi‐global sense. Finally, two examples, including a two‐stage chemical reactor subject to periodic disturbance, validate our theoretical 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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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