Fig. 3. Aircraft steady-level fligh

Fig. 3. Aircraft steady-level flight envelope (or LPV regime) is plotted together with the set of 14 equilibria P , used to derive the classical control gains that comprise the LTM of the neural network controller.


. The lateral–directional state vector includes the yaw rate , the sideslip angle , the roll rate , and the bank angle
, i.e., and . The scheduling vector contains dynamically significant variables that are the auxiliary inputs of the neural network . The longitu- dinal control vector consists of the throttle and stabilator , or . The lateral–directional control vector con- sists of the aileron , and the rudder , or
and . The actual values of and are observed from the simulated aircraft every 0.1 s. The neural network controller is then updated at every time step using the corresponding output sample , computed by the adaptive critic architecture. A set of steady-level flight conditions or design points, illustrated in Fig. 3, is chosen to de- sign the set of classical control gains.

C. Motivation for Constrained Training in Adaptive Critic
Flight Control
The neural network flight controller reviewed in Section V-A was shown to adapt online to a variety of maneuvers and con- ditions, such as nonlinear maneuvers, parameter variations, and multiple control failures, without any prior knowledge of the upcoming conditions [17]. The adaptation was so effective as to prevent loss of control, as illustrated by the maneuver in Fig. 4, taken from [17]. In this figure, a 70 turn is commanded at an airspeed of 160 m/s and altitude of 7000 m. At this angle, the aircraft cannot generate sufficient lift to maintain altitude, and the coupled dynamics become so significant that they com- promise the classical gain-scheduled controller’s performance, leading to loss of aircraft control. Although not typical, these conditions could result from an emergency situation and require the pilot to take control of the aircraft, because with such a large bank angle it is difficult to coordinate the turn [35], [41]. Also, a fixed-parameter control system tends to require unrea- sonable throttle usage. Instead, the adaptive neural controller

Kết quả (Việt) 1:

Hình 3. Máy bay tăng cấp chuyến bay phong bì (hoặc chế độ LPV) âm mưu cùng với các thiết lập của cân bằng 14 P, dùng để rút ra các lợi ích điều khiển cổ điển bao gồm LTM của bộ điều khiển mạng nơ-ron.. Các véc tơ bên-directional bang bao gồm mức yaw, góc sideslip, tốc độ lộn vòng và góc ngân hàng, tức là, và. Các véc tơ lập kế hoạch có biến động đáng kể là đầu vào phụ trợ của mạng nơ-ron. Longitu - dinal điều khiển vector bao gồm các ga và đuôi, hoặc. Các véc tơ bên-định hướng kiểm soát con-sists của cánh và đuôi lái, hoặcvà. Các giá trị thực tế của và là quan sát thấy từ máy bay mô phỏng 0,1 mỗi s. Bộ điều khiển mạng nơ-ron sau đó Cập Nhật tại mỗi khi bước bằng cách sử dụng tương ứng sản lượng mẫu, tính theo kiến trúc nhà phê bình thích nghi. Một tập hợp các điều kiện cấp tăng chuyến bay hoặc điểm thiết kế, minh họa trong hình 3, được chọn để de-dấu hiệu tập hợp cổ điển kiểm soát lợi nhuận.C. động lực cho các đào tạo hạn chế trong nhà phê bình thích nghiĐiều khiển bayBộ điều khiển chuyến bay mạng nơ-ron được nhận xét trong phần V-A đã được hiển thị để thích ứng trực tuyến với một loạt các cuộc cơ động và con-ditions, chẳng hạn như phi tuyến thao tác, tham số biến thể, và nhiều điều khiển thất bại, mà không có bất kỳ kiến thức trước khi điều kiện sắp tới [17]. Thích ứng là rất hiệu quả để ngăn ngừa mất kiểm soát, như minh họa bằng cơ động trong hình 4, Lấy từ [17]. Con số này, một lần lượt 70 chỉ huy tại một tốc độ 160 m/s và cao 7000 m. Ở góc độ này, chiếc máy bay không thể tạo ra đủ lift để duy trì độ cao, và các động thái cùng trở nên quan trọng như vậy mà họ com-lời hứa cổ điển dự kiến sẽ đạt được điều khiển của hiệu suất, dẫn đến mất quyền kiểm soát máy bay. Mặc dù không điển hình, những điều kiện này có thể là kết quả của một tình huống khẩn cấp và yêu cầu phi công nắm quyền kiểm soát của máy bay, bởi vì với một góc ngân hàng lớn như vậy nó là khó khăn để phối hợp các biến [35], [41]. Ngoài ra, một hệ thống cố định, tham số điều khiển có xu hướng yêu cầu việc sử dụng ga unrea-sonable. Thay vào đó, bộ điều khiển thích nghi thần kinh

Kết quả (Việt) 2:

Sung. 3. Máy bay phong bì bay ổn định mức (hoặc chế độ LPV) được vẽ cùng với các bộ cân bằng 14 P, được sử dụng để lấy được các lợi ích kiểm soát cổ điển mà bao gồm các LTM của bộ điều khiển mạng lưới thần kinh.. Các vector trạng thái bên hướng bao gồm các hệ số trượt, góc đường trơn, tốc độ cuộn, và các góc độ ngân hàng, tức là, và. Các vector lịch trình có chứa các biến động đáng kể đó là những yếu tố đầu vào phụ trợ của mạng lưới thần kinh. Các vector kiểm soát dinal longitu- gồm ga và stabilator, hoặc. Các vector kiểm soát bên hướng con- Ông Bà của cánh nhỏ, và bánh lái, hay và. Các giá trị thực tế của và được quan sát từ máy bay mô phỏng mỗi 0,1 s. Bộ điều khiển mạng lưới thần kinh sau đó được cập nhật mỗi bước thời gian bằng cách sử dụng mẫu đầu ra tương ứng, được tính bởi các kiến trúc nhà phê bình thích nghi. Một tập hợp các điều kiện bay ổn định cấp hoặc điểm thiết kế, minh họa trong hình. 3, được chọn để phát ký tập hợp các lợi ích kiểm soát cổ điển. C. Động lực để hạn chế Đào tạo phê bình thích ứng bay điều khiển Bộ điều khiển chuyến bay mạng nơron xem xét trong phần VA đã được hiển thị để thích ứng trực tuyến cho một loạt các cuộc diễn tập và những điều kiện, chẳng hạn như cuộc diễn tập phi tuyến, các biến tham số, và thất bại nhiều kiểm soát, không có bất kỳ kiến thức trước trong các điều kiện sắp tới [17]. Sự thích nghi rất hiệu quả để ngăn chặn sự mất kiểm soát, được minh họa bằng các thủ đoạn trong hình. 4, lấy từ [17]. Trong hình này, một lần lượt 70 được chỉ huy tại một tốc độ không khí là 160 m / s và độ cao 7000 m. Ở góc độ này, máy bay không thể tạo ra đủ thang máy để duy trì độ cao, và các động lực cốt liền trở nên có ý nghĩa rằng họ đồng hứa hẹn hiệu suất tăng theo lịch trình điều khiển cổ điển, dẫn đến mất kiểm soát máy bay. Mặc dù không điển hình, những điều kiện này có thể là kết quả của một tình trạng khẩn cấp và yêu cầu các phi công để điều khiển máy bay, bởi vì với một góc độ ngân hàng lớn như vậy, rất khó để phối hợp lần lượt [35], [41]. Ngoài ra, một hệ thống kiểm soát cố định tham số có xu hướng đòi hỏi phải sử dụng van tiết lưu sonable unrea-. Thay vào đó, bộ điều khiển thần kinh thích nghi