Издательство
Каталог
Авторам
Рекламодателям
КонтактыВНИМАНИЕ!
Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.
ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»
- КНИГИ Прайс-лист
- ЖУРНАЛЫ Прайс-лист
Книги и журналы, просмотренные ранее
Статьи автора
К последнему номеру журналаВсе статьи автора в журнале: Фу Ли
- Адаптивное управление углами пространственного положения дирижабля в режиме висенияAdaptive control of the dirigible attitude angles in hover modeАвторы статьиAuthorsТан НинTan NinУ ГоU GoСелезнева М.С.Selezneva M.S.Неусыпин К.А.Neusypin K.А.Фу ЛиFu Lining_bhm@163.comning_bhm@163.com
Адаптивное управление углами пространственного положения дирижабля в режиме висения
УДК 681.513.6
DOI: 10.36652/0869-4931-2022-76-2-67-73
Разработана динамическая модель дирижабля. Решена задача управления углами пространственного положения дирижабля в режиме висения, которая является обшей и важной задачей для ретрансляционной станции. На основе модели при неопределённых параметрах дирижабля разработан закон адаптивного управления. Проведён анализ устойчивости замкнутой системы при управлении с помощью функции Ляпунова. Эффективность алгоритма доказана путём математического моделирования.
Ключевые слова
дирижабль, режим висения, неопределённые параметры, адаптивное управление, функция Ляпунова, устойчивость
Adaptive control of the dirigible attitude angles in hover mode
The dirigible dynamic model is developed. The angles control problem of the spatial position of the dirigible in hover mode, which is a common and important task for a relay station, is solved. The law of adaptive control is developed on the basis of the model with undefined parameters of the dirigible. The stability analysis of the closed-loop system under control using the Lyapunov function is carried out. The effectiveness of the algorithm is proven by mathematical modeling.
Keywords
dirigible, hover mode, undefined parameters, adaptive control, Lyapunov function, stability
- Управление пространственным движением дирижабля на основе метода АКАРAirship spatial motion control based on the analytical design of aggregated adjuster methodАвторы статьиAuthorsТан НинTan NinСелезнева М.С.Selezneva M.S.Неусыпин К.А.Neusypin K.А.Фу ЛиFu Lining_bhm@163.comning_bhm@163.com
Управление пространственным движением дирижабля на основе метода АКАР
УДК 681.513.6
DOI: 10.36652/0869-4931-2022-76-9-403-407
Разработана динамическая модель дирижабля. Решена задача управления пространственным движением дирижабля в процессе взлета и крейсерского полета. На основе метода АКАР (аналитического конструирования агрегированных регуляторов) синтезировано векторное управление, обеспечивающее сходимость движения к желаемым многообразиям. Проведен анализ устойчивости замкнутой системы управления. Эффективность алгоритма доказана путем математического моделирования.
Ключевые слова
дирижабль, взлет, крейсерский режим, АКАР, многообразия, устойчивость
Airship spatial motion control based on the analytical design of aggregated adjuster method
A dynamic model of the airship is developed. The problem of controlling the airship spatial movement during take off and cruising flight is solved. Based on the method of analytical design of aggregated adjuster (ADAA) method, a vector control is synthesized that ensures the convergence of the motion to the desired manifolds. An analysis of the stability of a closed control system was carried out. The efficiency of the algorithm by mathematical modeling is proven.
Keywords
airship, takeoff, cruising, ADAA, manifolds, stability
- Сетевая модель для навигации робототехнических системNetwork model for robotic navigationАвторы статьиAuthorsЛю ИсиньLyu IsinСелезнева М.С.Selezneva M.S.Неусыпин К.А.Neusypin K.А.Цзюй ИчэньTSzyuy IchenФу Ли.Fu Li.neysipin@mail.runeysipin@mail.ru
Сетевая модель для навигации робототехнических систем
УДК 681.513
DOI: 10.36652/0869-4931-2025-79-12-560-565
Навигация является жизненно важной когнитивной функцией животных и, в первую очередь, основывается на точном восприятии ими направления движения в окружающей среде. Доказано, что клетки направления движения головы (HDC), находящиеся в лимбической системе животных, играют важную роль в определении направления движения аллоцентрически в горизонтальной плоскости, независимо от местоположения животного и условий окружающей среды. Однако HDC-модели, которые могут быть реализованы в роботизированных приложениях, исследуются редко, особенно те, которые биологически правдоподобны и применимы к реальному миру. В статье предложена вычислительная сеть HDC, которая согласуется с несколькими нейрофизиологическими данными, касающимися биологических HDC, и может использоваться в задачах навигации роботов. Сеть HDC сохраняет представление о направлении движения, основываясь только на угловой скорости в качестве входных данных. Предложенная HDC-модель исследована в прцессе обширного моделирования и реальных экспериментов и продемонстрировала высокую эффективность с точки зрения точности и возможности работы в режиме реального времени.
Ключевые слова
сетевая модель, навигация роботов, когнитивная навигация, непрерывная сеть аттракторов (CAN), клетки направления движения головы (HDC), нейронная одновременная локализация и картирование (SLAM)
Network model for robotic navigation
Navigation is a vital cognitive function of animals and is primarily based on their accurate perception of the direction of movement in the environment. It is shown that head direction cells (HDCs) located in the limbic system of animals play an important role in determining the direction of movement in the horizontal plane, regardless of the animal's location and external environmental conditions. However, HDC models that can be implemented in robotic applications are rarely studied, especially those that are biologically plausible and applicable to the real world. In this paper, we propose А computational network HDC that is consistent with several neurophysiological data regarding biological HDCs and can be used in robot navigation tasks is proposed. The HDC network maintains a representation of the direction of motion based only on the angular velocity as input. The proposed HDC model is studied through extensive simulations and real experiments and shows high performance in terms of accuracy and real-time capability.
Keywords
network model, robot navigation, cognitive navigation, continuous attractor network (CAN), head direction cells (HDC), neural simultaneous localization and mapping (SLAM)
