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J-GLOBAL ID：202002253787530313   整理番号：20A2477501

強化学習によるファジィスライディングモード制御を用いた宇宙マニピュレータの運動制御【JST・京大機械翻訳】

Motion control of a space manipulator using fuzzy sliding mode control with reinforcement learning

著者 (4件)： Xie Zhicheng (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney, NSW, 2006, Australia) ,  Sun Tao (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney, NSW, 2006, Australia) ,  Kwan Trevor (Department of Thermal Science and Energy Engineering, University of Science and Technology of China, Heifei, China) ,  Wu Xiaofeng (School of Aerospace, Mechanical and Mechatronic Engineering, The University of Sydney, NSW, 2006, Australia)
資料名： Acta Astronautica  (Acta Astronautica)
巻： 176  ページ： 156-172  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0035B  ISSN： 0094-5765  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： 自由飛行宇宙マニピュレータは,高度結合システムダイナミックスと未知の宇宙環境擾乱のため,宇宙飛行体バスとマニピュレータの両方の運動を制御する際に,課題を提示する。スライディングモード制御装置は未知外乱とシステム不確実性に対してロバストであるが,チャタリング効果はアクチュエータのポインティング精度と寿命に影響する。本論文は,まず,CubeSatプラットフォームに基づく3剛体リンクマニピュレータであるCuBotの動力学を紹介した。チャタリング効果を減少させる間,ロバスト性を維持するために,革新的強化学習ベースのファジィ適応スライディングモード制御装置を提案した。チャタリング効果を減少する間,ロバスト性を維持するために,革新的強化学習ベースのファジィ適応スライディングモード制御装置を提案した。スイッチング利得は,システム不確実性と未知の外乱の集中した上限を推定するために更新して,次に,新しいファジー論理適応法則を,チャタリング効果を減少するためにスイッチング利得に適用した。その上に,ファジー論理規則を,より良い追跡性能を達成するために,革新的修正強化学習機構によって調整した。一様究極的に有界な追跡誤差を,提案した制御方式によって保証し,そして,有効性を,シミュレーション結果によって,検証した。Copyright 2020 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： シミュレーション ,  不確実性 ,  *マニピュレータ ,  宇宙飛行体 ,  制御方式 ,  システムダイナミックス ,  チャタリング ,  利得 ,  曖昧さ ,  ロバスト性 ,  ファジィ論理 ,  *宇宙マニピュレータ ,  *強化学習 ,  スライディングモード制御
準シソーラス用語： 有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CubeSat ,  ファジィ論理推論 ,  強化学習 ,  スライディングモード制御 ,  宇宙マニピュレータ

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 強化学習 ,  ファジィスライディングモード制御 ,  宇宙マニピュレータ ,  運動制御