2005 Fiscal Year Annual Research Report
クションダンパによるタンブリング運動減衰へのファジィ/ニューロ制御応用法の研究
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14550855
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
小島 広久 首都大学東京, システムデザイン学部, 助教授 (50322350)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 裕矩 首都大学東京, システムデザイン学部, 教授 (30070650)
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| Keywords | adaptive control / Visual Servo / Wavelet / Neural Network / fuzzy control |
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| Research Abstract |
1.軌道上光環境模擬シミュレータを制作し,軌道上で太陽に照らされた人工衛星を想定した画像を撮像した。人工衛星の回転運動の映像を作成するために、駆動ドライバ装置を含む3個の駆動モータを用いたタンブリング運動模擬装置を作成し、Matlab Simulink上にモデルを作成した。得られた画像に対しウェーブレット変換を用いたエッジ抽出法が他の抽出法よりも有効であることを分った.また,自己組織化ネットワークを用いることでエッジ点をある程度的確にグループ化できることが確認できた。
2.実際に衝撃を与えてニューテーション運動の減衰実験を行うための装置も合わせて製作した。本装置の上部には、シリコンセンシングシステムズジャパン製CRS03-01を搭載してあり、±100[deg/s]の範囲で角速度を計測できるようになっている。本装置に、ソフトボールによって衝撃を与え、ソフトボールの速度変化を画像処理によって計測しその結果を元に推定した角運動量減衰量と、ジャイロによって計測した角動量減衰量を比較し、速度に応じた減衰効果を共に確認することができた。このことから、直接角運動量を計測できない場合であっても、投擲物の速度変化と衝突時の接触位置を画像処理することにより、角運動量減衰量の推定が可能であることを確認した。
3.機能不全衛星の捕獲のための角運動量減衰に対する方策として衝撃スラスト法を選択し自動制御の方法としてターゲットの形状を考慮した自律学習制御器の設計を行った.この自律学習制御器の性能を検討するために回転モデルごとの数値シミュレーションを行い良好な角運動量減衰結果を得た.さらに学習機構がある場合と無い場合との制御結果の比較を行い,学習機構によるfuzzyパラメータのチューニングが効果的であることを確認した.
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Research Products
(6 results)
