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Optimal task space control design of a Stewart manipulator for aircraft stall recovery

机译:飞机失速恢复的Stewart机械臂的最佳任务空间控制设计

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摘要

This paper presents an algorithm to develop a mission-based optimal task space control for a Stewart manipulator. The proposed algorithm consists of two optimization phases. The first phase seeks an optimal polynomial approximate model for the forward kinematics of a Stewart manipulator using a predicted square error cost function. The second phase optimally tunes the controller gains in order to meet special mission requirements. Genetic algorithms are used in both phases as the optimization method. A stall recovery maneuver, one of the most dangerous flight conditions, is selected as the test case. The proposed mission-based optimal task space control shows the capability to reduce the error in training the pilot for stall recovery maneuver.
机译:本文提出了一种算法,用于为Stewart机械手开发基于任务的最佳任务空间控制。所提出的算法包括两个优化阶段。第一阶段使用预测的平方误差成本函数,为Stewart机械手的正向运动寻找最佳多项式近似模型。第二阶段可以优化控制器增益,以满足特殊任务要求。遗传算法在两个阶段都用作优化方法。作为最危险的飞行条件之一,选择失速恢复动作作为测试用例。所提出的基于任务的最佳任务空间控制显示了减少训练飞行员失速恢复操作的错误的能力。

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