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J-GLOBAL ID：201802211825323568   整理番号：18A1207919

オンライン静的マージン推定を用いた非線形時間スケール分離オートパイロットのロバストスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Robust Scheduling Of Nonlinear Time-Scale Separated Autopilot Using Online Static Margin Estimation

著者 (3件)： Tiwari S.N. (Scientist, D.R.D.O, Hyderabad, India) ,  Dwivedi P.N. (Scientist, D.R.D.O, Hyderabad, India) ,  Bhattacharyya A. (Scientist, D.R.D.O, Hyderabad, India)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 51  号： 1  ページ： 621-626  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動操縦装置のスケジューリングは,線形および非線形設計の両方において重要な問題である。このような自動操縦装置のためのロバストなGain Scheduleは,ミサイル機体の発生遅れの関数として得ることができ,特定の動作点におけるミサイル特性を定義する単一変数である。飛行制御クリアランスの観点から,適切なロバスト性が,公称および摂動プラントの両方に対して達成されなければならない。中立的に安定なミサイルに対して,大規模空気摂動により,公称プラントに対して得られた利得スケジュールは,アクチュエータ帯域幅制約により摂動プラントに対するクリアランス基準を満足することができない。これにより,摂動プラント条件に対して利得が調整されなければならない静的余裕の推定に対する要求があった。本論文では,線形重みニューラルネットワークに基づくオンライン静的マージン推定の新しい方法を提案した。ニューラルネットワークの訓練は,公称と実際の状態の間の誤差情報を利用することによって行われ,Sobolevノルムに基づくLyapunov関数を用いて必要なLyapunov安定性解析を実行する。提案した方法の利点を,最悪の事例不確実性を考慮した高忠実度6-DOFミサイルモデルのシミュレーションにより実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アクチュエータ ,  *線形性 ,  プラント ,  *自動操縦装置 ,  ミサイル ,  摂動 ,  飛行制御 ,  Lyapunov関数 ,  *ロバスト性 ,  不確実性 ,  利得 ,  *スケジューリング ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： Lyapunov安定性 ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 非線形オートパイロット ,  ロバスト性 ,  適応 ,  静的マージン推定

分類 (2件)： 計器,誘導・制御装置一般  (QK05010O) ,  ロケット・ミサイル  (QK07000R)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンライン ,  推定 ,  非線形 ,  時間スケール ,  オートパイロット