用于姿态估计与 3 自由度系统控制的自适应神经模糊模型
系统与控制
2022-02-23 v3 机器学习
系统与控制
机器学习
摘要
近几十年来，科学家的主要关注点之一是提高卫星姿态的精度，而不计成本。显而易见的结果是，已有大量控制策略被用于解决这一问题。在本研究中，开发了一种自适应神经模糊集成（ANFIS）卫星姿态估计与控制系统。该控制器使用最优控制器提供的数据进行训练。脉冲调制器用于生成推进器执行机构的正确 ON/OFF 命令。为了评估 AN-FIS 控制器在闭环仿真中的性能，使用 ANFIS 观测器结合磁强计、太阳传感器和陀螺仪数据来估计卫星的姿态和角速度。此外，将提出并评估一种能够联合控制和估计系统的新型 ANFIS 系统。在不同初始条件、干扰和噪声的 Monte Carlo 仿真中，将 ANFIS 控制器的性能与最优 PID 控制器进行了比较。结果表明，ANFIS 控制器在时间和平滑度等多个方面可以超越最优 PID 控制器。此外，对 ANFIS 估计器进行了检验，结果表明该指定观测器具有很高的能力。考虑到 ANFIS 的高容量，控制与估计阶段均由单个 ANFIS 子系统进行仿真，并展示了使用 ANFIS 模型的结果。
引用
@article{arxiv.2004.09756,
title = {An adaptive neuro-fuzzy model for attitude estimation and 2 control a 3 DOF system},
author = {Xin Wang and SeyedMehdi Abtahi and Mahmood Chahari and Tianyu Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09756},
year = {2022}
}