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J-GLOBAL ID：202202261298286957   整理番号：22A0695742

地形障害物下の空中没入地回復のためのニューラル適応制約付き飛行制御【JST・京大機械翻訳】

Neural-Adaptive Constrained Flight Control for Air-Ground Recovery Under Terrain Obstacles

著者 (3件)： Su Zikang (Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, China) ,  Wang Xinwei (Delft University of Technology, Delft, CN, The Netherlands) ,  Wang Honglun (Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems  (IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems)
巻： 58  号： 1  ページ： 374-390  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0725A  ISSN： 0018-9251  CODEN： IEARA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,地形障害物,不測定ケーブル張力,後渦,風突風,およびアクチュエータ飽和を受けるケーブル牽引空気-地上回復システムのニューラル適応制約制御装置を取り上げた。地上回復システムモデリングにおいて,航行車両の名目6DOFアフィン非線形力学とケーブルシステムの有限リンクジョイント動力学を定式化した。地形障害物の下で正確な空気-地上回復を達成するために,車両軌道に関する時変制約に地形障害を変換することによって,牽引車両の非対称障壁Lyapunov関数ベースの飛行制御装置を提案した。次に,不測定ケーブル張力と気流によって引き起こされた牽引車両の集中未知力学を近似するために,いくつかのエコー状態ネットワーク(ESN)近似装置を,速度と姿勢サブシステムのために確立する。状態近似誤差ベースのニューラル重み学習戦略と最小学習パラメータ技術を用いて,これらのESNは,より良い過渡挙動とより低いオンライン計算負荷を持っている。さらに,補償のための角速度制御則に特別に設計した補助補償システムを組み込むことにより,アクチュエータ飽和を自動的に監視し,解放した。閉ループシステムの安定性を分析した。最後に,2つの空気-地上回復シナリオの下での数値シミュレーションを行い,提案した制御装置の性能を実証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  Lyapunov関数 ,  トラクタ ,  気流 ,  ケーブル ,  非対称性 ,  近似法 ,  突風 ,  閉ループ系 ,  航行 ,  定式化 ,  *飛行制御 ,  制御則
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  信号理論  (ND02020G) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  飛しょう体用電子航法  (ND14030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地形 ,  障害物 ,  回復 ,  適応 ,  制約 ,  飛行制御