Reliability-Based Control System Optimization in Uncertain Conditions
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F24%3APU151746" target="_blank" >RIV/00216305:26230/24:PU151746 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/6.2024-4571" target="_blank" >https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/6.2024-4571</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.2514/6.2024-4571" target="_blank" >10.2514/6.2024-4571</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Reliability-Based Control System Optimization in Uncertain Conditions
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents an automated control system tuning approach with emphasis on reliability with respect to vehicle's Operational Design Domain (ODD). A joined approach based on Cross-Entropy Method (CEM) and Polynomial Chaos Expansion (PCE) Kriging based surrogate model is used to sample candidate set of system parameters and estimate failure boundary region considering specified ODD. The estimated probability of failure is subsequently used for the sampling distribution update. We show the effectiveness of this approach on number of examples such as control system optimization of Unmanned Aerial vehicle (UAV) modified for aerial grasping. A dedicated Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) is developed to solve the coupled control of UAV and robotic arm simultaneously.
Název v anglickém jazyce
Reliability-Based Control System Optimization in Uncertain Conditions
Popis výsledku anglicky
This paper presents an automated control system tuning approach with emphasis on reliability with respect to vehicle's Operational Design Domain (ODD). A joined approach based on Cross-Entropy Method (CEM) and Polynomial Chaos Expansion (PCE) Kriging based surrogate model is used to sample candidate set of system parameters and estimate failure boundary region considering specified ODD. The estimated probability of failure is subsequently used for the sampling distribution update. We show the effectiveness of this approach on number of examples such as control system optimization of Unmanned Aerial vehicle (UAV) modified for aerial grasping. A dedicated Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) is developed to solve the coupled control of UAV and robotic arm simultaneously.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
AIAA Aviation Forum and ASCEND, 2024
ISBN
978-1-62410-716-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
15
Strana od-do
1-15
Název nakladatele
American Institute of Aeronautics and Astronautics
Místo vydání
Las Vegas
Místo konání akce
Las Vegas
Datum konání akce
29. 7. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—