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Adaptive Neural Network Variable Structure Control for Liquid-Filled Spacecraft under Unknown Input SaturationControl de estructura variable de red neuronal adaptativa para naves espaciales llenas de líquido bajo saturación de entrada desconocida

Resumen

Este estudio aborda el problema del control de maniobras de actitud para una nave espacial estabilizada en tres ejes y llena de líquido, utilizando un algoritmo de control de estructura variable de red neuronal adaptativa en presencia de incertidumbre paramétrica, perturbaciones externas y saturación de la entrada de control. El combustible líquido es equivalente a un modelo de péndulo esférico, y el modelo dinámico acoplado de la nave espacial llena de líquido se deriva utilizando la ley de conservación del momento angular. A continuación, se diseña una técnica de control adaptativo de estructura variable, que contiene una función tangente hiperbólica que preserva la suavidad del control en todo momento. El algoritmo de control propuesto tiene las propiedades de que las variables de estado convergen al origen asintóticamente bajo incertidumbre paramétrica y perturbación externa. Además, el controlador derivado aquí se amplía añadiendo un esquema de compensación de saturación feed-forward para reducir la influencia de la saturación de la entrada de control desconocida en el sistema. Asimismo, el esquema de compensación de saturación se deriva mediante el uso de una red neuronal de función de base radial para aproximar la no linealidad de saturación desconocida. Se presenta la prueba de estabilidad asociada del sistema de lazo cerrado resultante, basada en el análisis de Lyapunov, y se garantiza la convergencia asintótica de las variables de estado mediante el lema de Barbalat. Se presentan simulaciones numéricas para ilustrar el rendimiento de la nave espacial que se obtiene utilizando los controladores propuestos.

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Información del documento

  • Titulo:Adaptive Neural Network Variable Structure Control for Liquid-Filled Spacecraft under Unknown Input Saturation
  • Autor:Hongwei, Wang; Shufeng, Lu; Xiaojuan, Song
  • Tipo:Artículo
  • Año:2020
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi
  • Materias:Motores (Mecánica) Vehículo espacial Ingeniería Aeronáutica
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