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航空航天科学与工程
基于强化学习的固定翼飞机姿态控制方法研究
研究了基于强化学习的飞机姿态控制方法。控制器输入为飞机纵向和横向状态变量以及姿态误差,输出升降舵和副翼偏转角度指令,实现不同初始条件下飞机姿态角快速响应,同时避免了使用传统PID控制器和不同飞行状态下的参数调节。根据飞机姿态变换特性,通过设置分立的神经网络模型,提高了算法收敛效率。为贴近实际的固定翼飞机控制,仿真基于JSBSim的F-16飞机空气动力学模型,利用OpenAI gym搭建强化学习仿真环境,以任意角速度、角度和空速作为初始条件,对姿态控制器中的动作网络和评价网络进行训练。仿真结果表明基于强化学习的姿态控制器响应速度快,动态误差小,并能避免大过载等边界条件。
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