eVTOL自動車の分散電気推進のためのモデル予測制御:予備設計【JST・京大機械翻訳】

Jiang Zhenhua; Pakmehr Mehrdad

文献

J-GLOBAL ID：202202214705214311 整理番号：22A0653364

eVTOL自動車の分散電気推進のためのモデル予測制御:予備設計【JST・京大機械翻訳】

Model Predictive Control for Distributed Electric Propulsion of eVTOL Vehicles: A Preliminary Design

出版者サイト複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=22A0653364&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=H0236B") }}

著者 (2件)： ,
資料名：
巻： 2022 号： AIAA SCITECH 2022 Forum ページ： 0878 発行年： 2022年
JST資料番号： H0236B 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,eVTOL(電気垂直離陸と着陸)および/またはUAM(都市空中移動性)車両の分散型電気推進における将来の飛行制御に適したモデル予測制御(MPC)フレームワークの予備設計と実現可能性研究を提示した。MPCの積分部分は,二次計画法(QP)ベースの最適化ソルバであり,それは高性能計算ハードウェアによって加速され,リアルタイムモデル予測に基づく最適制御行動を作り出すために使用された。機械学習アルゴリズムは,既知の物理モデルに加えて,実時間操作データからモデルとパラメータを学習するために,コントローラに潜在的に活用され,組み込まれる。このMPCソルバは,同等性と不等式制約を受け,一次最適性条件を用いて最適化問題を解いて,あらかじめ定義された二次目的関数を最小化する問題を目標とする。オンラインで解を見つけるため,Jacobi行列と勾配ベクトルを反復的に更新し,次に線形ソルバに送付して,QPソルバーにおけるNewtonの反復のそれぞれの中で一組の線形化方程式を解いた。最後に,線形ソルバが線形方程式集合に対する解を見つける後,QPソルバの解ベクトルを更新する。提案したMPC設計では,コントローラは,車両の姿勢を管理しながら,動的ミッションプロファイルに従う望ましい軌道からの偏差を最小化することを目的としている。パイロット研究からの予備シミュレーションの結果は,MPC制御システムが,動的条件下で,望ましい軌道を追跡し,車両姿勢角を限界内に保ちながら良好に動作することを示した。ハードウェアに関する制御方式を実装し,MPCコントローラに学習能力を統合するために,更なる研究が進行中である。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

システム設計・解析

, , ,

前のページに戻る