Moderne Steuerungsalgorithmen erfordern eine Abstimmung der quadratischen Gewichtungs-/Strafmatrizen
Erscheinen in quadratischen Funktionen/Kosten zur Verbesserung der Leistung und/oder Stabilität
Ausgabe. Aufgrund der Einfachheit bei der Verstärkungsabstimmung und der Durchsetzung positiver Definitheit,
Diagonale Strafmatrizen werden häufig in Kontrollmethoden verwendet, z
linearer quadratischer Regler (LQR), Modellprädiktive Steuerung, und Lyapunov-basiert
Kontrolle. In diesem Papier, Wir schlagen einen Eigenzerlegungsansatz vor
Strafmatrizen parametrisieren, Erlauben positiver Bestimmtheit mit einem Wert ungleich Null
Nichtdiagonale Einträge müssen implizit erfüllt sein, was nicht nur bemerkenswerte Angebote bietet
Rechen- und Implementierungsvorteile, aber erweitert die Klasse von
erreichbare Kontrollen. Wir lösen drei Kontrollprobleme: 1) eine Variation von
Zermelos Navigationsproblem, 2) Lageregelung von Raumfahrzeugen mit minimaler Energie
unter Verwendung sowohl LQR- als auch Lyapunov-basierter Methoden, Und 3) minimaler Kraftstoffverbrauch und minimale Zeit
Lyapunov-basiertes Flugbahndesign mit geringem Schub. Partikelschwarmoptimierung ist
zur Optimierung der Entscheidungsvariablen verwendet, wodurch die Strafe parametrisiert wird
Matrizen. Die Ergebnisse zeigen Verbesserungen von bis zu 65% in der Aufführung
Zielsetzung in den Beispielproblemen unter Verwendung der vorgeschlagenen Methode.

Dieser Artikel untersucht Zeitreisen und deren Auswirkungen.

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