Stabilisation System Synthesis for Motion along the Trajectory by Evolutionary Machine Learning Control

Engineered Science, 2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.30919/es1130
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The article discusses the problem of synthesizing a system for stabilising the movement of an object along a given trajectory.Solving the control synthesis problem involves finding the control function on the deviation of the object from a given trajectory.A trajectory stabilisation system is necessary for the object to maintain its trajectory under real conditions in the presence of external disturbances.In the work, machine learning control by symbolic regression was used to solve the control function synthesis problem.Symbolic regression methods allow to find the mathematical expressions of the desired functions in the form of special code.To find the mathematical expression of the desired function, the symbolic regression method uses a special genetic algorithm that searches the code space for the optimal solution according to the given optimisation criterion.An example of motion stabilisation of two quadcopters along optimal trajectories is presented.