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

Engineered Science, 2024

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.30919/es1130
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.