論文の概要: Deep Learning Based Dynamics Identification and Linearization of Orbital Problems using Koopman Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08965v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 21:11:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 22:27:10.607289
- Title: Deep Learning Based Dynamics Identification and Linearization of Orbital Problems using Koopman Theory
- Title（参考訳）: 深層学習に基づくダイナミクスの同定とコープマン理論を用いた軌道問題の線形化
- Authors: George Nehma, Madhur Tiwari, Manasvi Lingam,
- Abstract要約: 本研究では, 2-Body 問題と円制限 3-Body 問題の同時同定と大域的線形化のための枠組みを提案する。
本稿では、クープマン作用素が、再訓練を必要とせずに、他の様々な2音素系に一般化できる能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The study of the Two-Body and Circular Restricted Three-Body Problems in the field of aerospace engineering and sciences is deeply important because they help describe the motion of both celestial and artificial satellites. With the growing demand for satellites and satellite formation flying, fast and efficient control of these systems is becoming ever more important. Global linearization of these systems allows engineers to employ methods of control in order to achieve these desired results. We propose a data-driven framework for simultaneous system identification and global linearization of both the Two-Body Problem and Circular Restricted Three-Body Problem via deep learning-based Koopman Theory, i.e., a framework that can identify the underlying dynamics and globally linearize it into a linear time-invariant (LTI) system. The linear Koopman operator is discovered through purely data-driven training of a Deep Neural Network with a custom architecture. This paper displays the ability of the Koopman operator to generalize to various other Two-Body systems without the need for retraining. We also demonstrate the capability of the same architecture to be utilized to accurately learn a Koopman operator that approximates the Circular Restricted Three-Body Problem.
- Abstract（参考訳）: 航空宇宙工学と科学の分野における2体・循環制限三体問題の研究は、天体衛星と人工衛星の両方の動きを説明するのに役立つため、非常に重要である。
衛星や衛星形成の需要が高まり、これらのシステムの高速かつ効率的な制御がますます重要になっている。
これらのシステムのグローバルな線形化により、エンジニアはこれらの望ましい結果を達成するために制御方法を利用することができる。
本研究では, 深層学習に基づくクープマン理論を用いて, 2-Body問題と円制限3-Body問題の両方を同時に同定し, 大域的線形化するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。
線形クープマン演算子は、カスタムアーキテクチャを備えたディープニューラルネットワークの純粋にデータ駆動型トレーニングによって検出される。
本稿では、クープマン作用素が、再訓練を必要とせずに、他の様々な2音素系に一般化できる能力を示す。
また,Circular Restricted Three-Body Problem を近似したクープマン演算子を正確に学習するために,同じアーキテクチャが利用できることを示す。
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