Observer-Based Feedback Stabilization of Linear Systems with Event-triggered Sampling and Dynamic Quantization
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of output feedback stabilization in linear systems when the measured outputs and control inputs are subject to event-triggered sampling and dynamic quantization. A new sampling algorithm is proposed for outputs which does not lead to accumulation of sampling times and results in asymptotic stabilization of the system. The approach for output sampling is based on defining an event function that compares the difference between the current output and the most recently transmitted output sample not only with the current value of the output, but also takes into account a certain number of previously transmitted output samples. This allows us to reconstruct the state using an observer with sample-and-hold measurements. The estimated states are used to generate a control input, which is subjected to a different event-triggered sampling routine; hence the sampling times of inputs and outputs are asynchronous. Using Lyapunov-based approach, we prove the asymptotic stabilization of the closed-loop system and show that there exists a minimum inter-sampling time for control inputs and for outputs. To show that these sampling routines are robust with respect to transmission errors, only the quantized (in space) values of outputs and inputs are transmitted to the controller and the plant, respectively. A dynamic quantizer is adopted for this purpose, and an algorithm is proposed to update the range and the centre of the quantizer that results in an asymptotically stable closed-loop system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».