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Enregistrement W7117258025 · doi:10.1109/tie.2025.3642405

Observer-Based Event-Triggered Active Disturbance Compensation Control and Its Applications to QUAV

2025· article· W7117258025 sur OpenAlexaff
Guoyuan Qi, Xiaoping Liu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Tianjin CityNatural Science Foundation of Hebei ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Compensation (psychology)Disturbance (geology)Nonlinear systemLyapunov functionControl systemRobust controlStability (learning theory)Tracking (education)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article investigates a class of nonlinear systems subject to both uncertainties and external disturbances and proposes a compensation function observer-based event-triggered active disturbance compensation control (CFO-ETADCC). The control law incorporates the disturbance estimate generated by the CFO, and the control signal is transmitted to the system only at event-triggered instants. Based on the ETADCC framework, an additional event-triggered mechanism is designed for the measurement signals, upon which an event-triggered CFO-based active disturbance compensation control method (ETCFO-ETADCC) is proposed. The introduction of dual event-triggering mechanisms enables intermittent transmission of both measurement and control signals, thereby improving the efficiency of communication resource utilization. Through Lyapunov stability theory, the boundedness of the observer error and the stability of the closed-loop system are proven. The effectiveness of the proposed methods is validated through simulations and experiments for quadrotor uncrewed aerial vehicle attitude tracking control.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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.

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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