Resumen

Basándose en el modelo matemático de los vehículos aeroespaciales de momento de masa (MMAV), se establece un sistema dinámico no lineal acoplado mediante simplificación racional. El sistema de control de vuelo del MMAV se diseña utilizando un enfoque de control predictivo no lineal (CPN). En este trabajo se propone una nueva estrategia de optimización de los parámetros del NPC basada en el algoritmo genético de colonias de hormigas (ACGA). Se deriva el método para establecer los parámetros de la CNP con ACGA en el que las rutas de las hormigas se optimizan mediante el algoritmo genético (AG). A continuación, también se presenta un proceso detallado realizado de este método. Además, este algoritmo de optimización de los parámetros NPC se aplica al sistema de control de vuelo de MMAV. Los resultados de la simulación muestran que el sistema no sólo satisface las exigencias de las especificaciones de tiempo-respuesta, sino que también tiene una excelente robustez.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:sistema de control de vuelo, mmav, parámetros npc, algoritmo genético, estrategia de optimización de parámetros npc, vehículos aeroespaciales de momento de masa, sistema dinámico no lineal, control predictivo no lineal, npc, método
• Keywords:flight control system, mmav, npc parameters, genetic algorithm, npc parameters optimization strategy, mass moment aerospace vehicles, nonlinear dynamical system, nonlinear predictive control, npc, method