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基于深度强化学习的飞行器智能抗扰动控制方法

962   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-19 07:00:52
本发明公开了一种基于深度强化学习的飞行器智能抗扰动控制方法，属于飞行器导航、制导与控制技术领域。在传统非线性抗扰动控制器的基础上，结合参考观测器网络和深度强化学习方法，构成总体智能控制框架。然后对参考观测器网络进行训练，使参考观测器网络能够建立飞行器精确逆动力学模型，进而产生前馈控制输入；同时利用深度强化学习TD3算法与传统非线性抗扰动控制器结合，使用TD3实时调整抗扰动控制器的控制增益参数，构成总体控制框架中的反馈控制输入。前馈控制与反馈控制相结合，得到飞行器智能抗扰动控制律。本发明提升控制性能以及适应性和鲁棒性，并对多类型飞行器具有普适性。
声明：
“基于深度强化学习的飞行器智能抗扰动控制方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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