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Enregistrement W4416213780 · doi:10.1177/01423312251385611

Adaptive tracking control for nonlinear input-delay systems with full state constraints and unmodeled dynamics

2025· article· en· W4416213780 sur OpenAlexaff
Xianyong Mu, Tian-tian Wang, Yu‐Qun Han, Shan-Liang Zhu

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Institute of Measurement and Control · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong Province
Mots-clésBacksteppingControl theory (sociology)Nonlinear systemController (irrigation)Lyapunov functionTracking errorLyapunov stabilityStability (learning theory)State (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An innovative adaptive tracking control strategy is proposed in this paper for a class of nonlinear systems, which considers input-delay, full state constraints, and unmodeled dynamics simultaneously. To address the system’s unknown nonlinear dynamics, the approximation ability of multi-dimensional Taylor network (MTN) is employed in the controller design process. The effect of input-delay is reduced through the application of Pade approximation. Additionally, the impact of state constraints is mitigated through the introduction of barrier Lyapunov functions (BLFs). To deal with unmodeled dynamics, a dynamic signal is formulated. By integrating the backstepping control strategy with Lyapunov stability theory, it is ensured that all signals in the closed-loop system remain bounded, the tracking error approaches a small region close to the origin, and the full state constraints are not violated. Finally, simulation results are provided to validate the proposed strategy’s 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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,972
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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