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自由浮动球体的多推进器进化优化控制
引用本文:周玉成,赵雁南,扬泽红,巴特尔,王家廞.自由浮动球体的多推进器进化优化控制[J].清华大学学报(自然科学版),2002,42(10):1381-1384.
作者姓名:周玉成  赵雁南  扬泽红  巴特尔  王家廞
作者单位:清华大学,计算机科学与技术系,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
摘    要:为控制在太空中自由浮动的航天器 ,通过建立多个小推进器作用下自由浮动球体的运动模型 ,使用遗传算法(GA)控制球体运动过程中姿态和路径 ,为实际的航天器控制提供了一种新的控制方式。根据多个小推进器不同分布所产生的作用 ,在不同的运动阶段使用 GA搜寻最好的推进器组合方式以便得到最优的路径和位置控制。将控制目标作为GA的适应函数 ,使用 GA控制器得到的推进器组合方式移动球体到达目标的位置和状态。与传统的航天器所采用最优控制方法相比 ,这种实现方式简单 ,不需要复杂的算法分析 ,却能够得到更有效的控制结果

关 键 词:自由浮动球体  姿态与路径控制  多推进器  GA控制器  多目标函数优化
文章编号:1000-0054(2002)10-1381-04
修稿时间:2001年3月1日

Multi-thruster optimal control of a freely floating sphere
ZHOU Yucheng,ZHAO Yannan,YANG Zehong,Bart,WANG Jiaqin.Multi-thruster optimal control of a freely floating sphere[J].Journal of Tsinghua University(Science and Technology),2002,42(10):1381-1384.
Authors:ZHOU Yucheng  ZHAO Yannan  YANG Zehong  Bart  WANG Jiaqin
Abstract:A freely floating spacecraft in outer space is modelled as a freely floating sphere with thrusters using the genetic algorithm (GA) to control the attitude and path of the sphere movement. The GA includes the torces produced by each of the thrusters to optimize the path and position using different combinations of thrusters. The control target used as the GA fitness function is to move the sphere to the desired position and to then stabilize it in the desired state. This method is much simpler than traditional optimum control methods and provides better control results.
Keywords:freely    floating sphere  attitude and path control  multi  thrusters action  GA controller  multi  objective function optimization
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