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J-GLOBAL ID：201802282546220489   整理番号：18A1688942

自律空中給油ホース-ドロップシステムのための不均一包括学習ハトにヒントを得た最適化により最適化された分数次数コントローラ【JST・京大機械翻訳】

Fractional-order controllers optimized via heterogeneous comprehensive learning pigeon-inspired optimization for autonomous aerial refueling hose-drogue system

著者 (3件)： Sun Yongbin (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing 100083, China) ,  Duan Haibin (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing 100083, China) ,  Xian Ning (State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University, Beijing 100083, China)
資料名： Aerospace Science and Technology  (Aerospace Science and Technology)
巻： 81  ページ： 1-13  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1580A  ISSN： 1270-9638  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： 自律的空中給油(AAR)のドッキング段階におけるホースドロップシステム(HDS)のための動的モデリングと制御システム設計を本論文で調査した。ホースの動力学と運動学を有限セグメント多体法によりモデル化し,リンク連結システムとしてのホースドログ組立を記述した。制御可能なドログを,タンカーのトレーリング渦,受信機の船首波,大気擾乱,突風,および風のせん断の影響下で,ドログの相対的位置を自動的に安定化するためのホースに接続した。従って,分数次数法に基づくドログ位置制御則を設計し,多重風擾乱に抵抗させた。分数次数制御装置(FOC)のパラメータを調整することが難しいということは,改良されたピゲインスパイアド最適化(PIO),不均一な包括的学習戦略とPIO(HCLPIO)のハイブリッドを,FOCのパラメータを最適化するために実行した。シミュレーション結果は,提案された最適化された分数次数フィードバック制御装置が許容範囲内で制御可能なドログをスイングに効果的に安定化することを示した。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： 大気擾乱 ,  *空中給油 ,  モデリング ,  *ホース ,  突風 ,  フィードバック制御 ,  シミュレーション ,  *学習 ,  渦 ,  制御則 ,  制御系 ,  *最適化 ,  *制御装置
準シソーラス用語： *分数次 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自律空中給油(AAR) ,  ホース-ドロップシステム(HDS) ,  制御可能なdro ,  最適化分数次数コントローラ(FOC) ,  異種包括学習ハトにヒントを得た最適化(HCLPIO)

分類 (1件)： 飛しょう体の設計・構造  (QK04010H)

タイトルに関連する用語 (11件)： 自律 ,  空中給油 ,  ホース ,  ドロップ ,  不均一 ,  学習 ,  ハト ,  ヒント ,  最適化 ,  分数次 ,  コントローラ