Динамика макросистем
С.В. Константинов "Синтез системы управления посадкой космического аппарата на основе аппроксимации оптимальных траекторий"
Информатика сообществ
Оценка эффективности инвестиционных проектов
С.В. Константинов "Синтез системы управления посадкой космического аппарата на основе аппроксимации оптимальных траекторий"
Аннотация. 

Рассматривается задача общего синтеза системы управления. Для ее решения используется метод символьной регрессии. Поскольку в методах данного класса используются подходы, основанные на эвристических алгоритмах, то вопрос определения близости решения к оптимальному остается открытым. В работе предложено решать задачу синтеза системы управления на основе аппроксимации множества оптимальных траекторий. Первоначально многократно решается задача оптимального управления для разных начальных условий, а затем полученное множество оптимальных траекторий аппроксимируется методом символьной регрессии. В этом случае качество решения и его близость к оптимальному определяется точностью аппроксимации. Представлен пример решения прикладной задачи синтеза системы управления посадкой космического аппарата на поверхность Луны. Экспериментально показано, что найденная функция управления позволяет для любого начального состояния из заданной области получать близкие к оптимальным по значению функционала качества траектории.

Ключевые слова: оптимальное управление, синтез системы управления, метод символьной регрессии, метод сетевого оператора.

Стр. 3-10.

DOI: 10.14357/20790279220401
 
 
 Литература

1. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука. 1968.
2. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. 4-е изд. М.: Наука. 1983. 392 с.
3. Kurzhanski A.B., Daryin A.N. Dynamic Programming for Impulse Feedback and Fast Controls. Springer-Verlag London Ltd. 2019.
4. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А.А. Красовского. М.: Наука. 1987. 712 с.
5. Колесников А.А. Синергетическая теория управления. М.: Энергоатомиздат. 1994.
6. Колесникова С.И. Синтез системы управления нелинейным объектом второго порядка с неполным описанием // Автоматика и телемеханика. 2018. № 9. С. 18-30.
7. Podvalny S.L., Vasiljev E.M. Analytical Synthesis of Aggregated Regulators for Unmanned Aerial Vehicles // Journal of Mathematical Sciences. 2019. Vol. 239. No. 2. Р. 135-145.
8. Kanellakopoulos I., Kokotović P. V., Morse A.S. Systematic design of adaptive controllers for feedback linearizable systems // IEEE Transactions on Automatic Control. 1991. Vol. 36. No. 11. Р. 1241-1253.
9. Дивеев А.И. Методы символьной регрессии для решения задачи синтеза оптимального управления. М.: РУДН. 2019.
10. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение М.: ДМК Пресс. 2018.
11. Дивеев А.И., Константинов С.В. Исследование практической сходимости эволюционных алгоритмов оптимального программного управления колесным роботом // Известия РАН. Теория и системы управления. 2018. № 4. С. 80-106.
12. Diveev A.I., Sofronova E.A. Application of Network Operator Method for Synthesis of Optimal Structure and Parameters of Automatic Control System // IFAC Proceedings Volumes. 2008. Vol. 41. No. 2. Р. 6106-6113.
13. Дивеев А.И. Численный метод сетевого оператора для синтеза системы управления с неопределенными начальными значениями // Известия РАН. Теория и системы управления. 2012. № 2. С. 63-78.
14. Liu X.-L., Duan G.-R., Teo K.-L. Optimal soft landing control for moon lander. Automatica. 2008. Vol. 44. No. 4. Р. 1097-1103.
15. Konstantinov S.V., Khamidova U.K., Sofronova E.A. A Novel Hybrid Method of Global Optimization Based on the Grey Wolf Optimizer and the Bees Algorithm // Procedia Computer Science. 2019. Vol. 150. Р. 471-477.

2023-73-4
2023-73-3
2023-73-2
2023-73-1

© ФИЦ ИУ РАН 2008-2018. Создание сайта "РосИнтернет технологии".