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J-GLOBAL ID：201702284138704952   整理番号：17A0124158

改善された粒子群最適化に基づく小型無人ヘリコプタのためのシステム同定法【Powered by NICT】

System Identification Method for Small Unmanned Helicopter Based on Improved Particle Swarm Optimization

著者 (4件)： Bian Qi (School of Automation, Northwestern Polytechnical University) ,  Zhao Kairui (School of Automation, Northwestern Polytechnical University) ,  Wang Xinmin (School of Automation, Northwestern Polytechnical University) ,  Xie Rong (School of Automation, Northwestern Polytechnical University)
資料名： Fangsheng Gongcheng Xuebao(Yingwenban)  (Fangsheng Gongcheng Xuebao(Yingwenban))
巻： 13  号： 3  ページ： 504-514  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2612A  ISSN： 1672-6529  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,改善された粒子群最適化(IPSO)に基づく小型無人ヘリコプタ(SUH)システム同定のための新しい方法を提案した。提案したIPSOでは,大域的速度と位置を更新する前の全ての粒子は「セルフチェック」として局所探索を行うであろう。計算中の収束の迅速な速度を得るために,大域最良粒子は,ある数のエリート粒子により生成した。多様性と収束速度の両方は,探索中に考慮に入れることができる。第一原理導出により定式化され,実験SUHの動的モードの解析のための構築した状態空間モデル。ヘリコプタは姿勢方位基準システム(AHRS)と対応するデータ貯蔵モジュールを備えており,飛行試験データ計測・記録のために使用されるデータ収集と再構成後,入力と出力データを用いて状態空間モデルの対応する空気動力学的パラメータを決定した。同定されたモデルの予測精度と忠実度はシミュレーションモデルと実際の飛行実験からの応答からの応答の時間領域比較を行うことにより検証した。結果は実験SUHの特性を同定したモデルを用いて正確に決定でき,新しい方法は高効率と信頼性でSUHシステム同定に用いることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ収集 ,  シミュレーションモデル ,  *ヘリコプタ ,  *システム同定 ,  再構成 ,  第一原理 ,  データ蓄積 ,  空気力学 ,  飛行試験 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 予測精度 ,  状態空間モデル ,  収束速度 ,  *小型無人ヘリコプタ ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 小型無人ヘリコプタ ,  状態空間モデル ,  システム同定 ,  改善された粒子群最適化

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群最適化 ,  小型無人ヘリコプタ ,  同定法