强大的自适应控制与一次性模型不确定性和风干扰估计,用于飞船轨迹跟踪
Muhammad Wasim1, Ahsan Ali2, Faisal Saleem3,4
1Department of Aeronautics and Astronautics Engineering, Institute of Space Technology, Islamabad, Pakistan.
这项研究引入了机器人飞船的强大的自适应控制,增强了自主轨迹跟踪. 基于无气味卡尔曼过器的滑动模式控制器 (USMC) 有效地管理不确定性和干扰.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 控制系统工程 控制系统工程
- 航空航天工程 航空航天工程
背景情况:
- 机器人飞船为通信,交付和数据收集提供了多功能平台.
- 在飞船中实现完全的自主性需要精确的轨迹跟踪控制.
- 空船的复杂,不确定的非线性动态带来了重要的控制挑战.
研究的目的:
- 为解决面临模型不确定性和风力干扰的机器人飞船的轨迹跟踪控制问题.
- 开发一个强大的自适应控制解决方案,以提高飞船的自主性.
- 为了提高稳定性,收性,并减少滑动模式控制 (SMC) 中的聊天.
主要方法:
- 建议使用无气味卡尔曼波器 (UKF) 估计一块模型的不确定性和风力干扰.
- 将基于UKF的估计与滑动模式控制器 (SMC) 集成,以创建基于无气味卡尔曼波器的滑动模式控制器 (USMC).
- 通过利亚普诺夫稳定性分析研究稳定性和收性质.
主要成果:
- 拟议的USMC算法证明了机器人飞船的高效和精确的轨迹跟踪.
- 该方法成功估计了一次性模型的不确定性和风力干扰.
- 模拟结果验证了USMC在实现所需轨迹跟踪方面的有效性.
结论:
- 美国陆军陆战队为机器人飞船轨迹跟踪提供了强大的自适应控制解决方案.
- 该方法克服了传统的SMC的局限性,包括稳定性,收性和聊天问题,而不需要先前对不确定性的限制.
- 这一进步有助于实现完全自主飞船应用.
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