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Adaptive Saturated Neural Network Tracking Control of Spacecraft, Theory and Experimentation

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Autor
Año de publicación 2019
Idioma Inglés
Publicado por Revista VirtualPRO,

Descripción: Se desarrolla un controlador adaptativo de red neuronal (NN) saturada para el seguimiento de naves espaciales de 6 grados de libertad (6DOF), y su validación experimental hardware-in-the-loop se comprueba en la instalación de pruebas en tierra. Para superar las incertidumbres dinámicas y evitar la gran saturación de control causada por el gran error de seguimiento al inicio de la operación, se introduce una red neuronal de base radial saturada (RBFNN) en el diseño del controlador, donde el error aproximado se contrarresta con un término robusto continuo adaptativo. Además, se emplea un sistema dinámico auxiliar para compensar la saturación del control. Se demuestra que se consigue la acotación final del sistema en lazo cerrado. Además, el controlador propuesto se implementa en un banco de pruebas para mostrar la fiabilidad operativa final a través de experimentos hardware-in-the-loop, donde el escenario experimental describe que el simulador está siguiendo una trayectoria plana mientras sincroniza su actitud con el ángulo deseado. Los resultados experimentales ilustran que el controlador propuesto asegura que el simulador puede seguir una trayectoria preasignada con robustez ante parámetros inerciales y perturbaciones desconocidas.
Citación recomendada (normas APA)
: Hindawi, "Adaptive Saturated Neural Network Tracking Control of Spacecraft, Theory and Experimentation", -:Revista VirtualPRO,, 2019. Consultado en línea en la Biblioteca Digital de Bogotá (https://www.bibliotecadigitaldebogota.gov.co/resources/3881940/), el día 2025-07-01.

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Fuente Revista Virtual Pro
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Año de publicación 2019

Adaptive Saturated Neural Network Tracking Control of Spacecraft, Theory and Experimentation

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