基于强化学习的固定翼飞机姿态控制方法研究-控制与决策年期-手机知网

基于强化学习的固定翼飞机姿态控制方法研究

海军航空大学航空作战勤务学院 ; 陆军工程大学指挥控制工程学院 | 付宇鹏邓向阳何明

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。

机　构:

海军航空大学航空作战勤务学院; 陆军工程大学指挥控制工程学院;

领　域:

航空航天科学与工程；自动化技术；

关键词:

强化学习；近端策略优化算法；姿态控制；固定翼； PID； JSBSim；