本發明公開了一種基于深度強化學習的飛行器智能抗擾動控制方法,屬于飛行器導航、制導與控制技術領域。在傳統非線性抗擾動控制器的基礎上,結合參考觀測器網絡和深度強化學習方法,構成總體智能控制框架。然后對參考觀測器網絡進行訓練,使參考觀測器網絡能夠建立飛行器精確逆動力學模型,進而產生前饋控制輸入;同時利用深度強化學習TD3算法與傳統非線性抗擾動控制器結合,使用TD3實時調整抗擾動控制器的控制增益參數,構成總體控制框架中的反饋控制輸入。前饋控制與反饋控制相結合,得到飛行器智能抗擾動控制律。本發明提升控制性能以及適應性和魯棒性,并對多類型飛行器具有普適性。
聲明:
“基于深度強化學習的飛行器智能抗擾動控制方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)