再入飞行器自适应最优姿态控制

论文摘要

针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性。

论文目录

• 0 引 言
• 1 问题描述
• 2 自适应最优姿态控制器设计
•   2.1 策略迭代
•   2.2 评价网络设计
•   2.3 基于单网络积分型强化学习的控制器设计
• 3 性能分析
• 4 仿真校验
•   4.1 纵向姿态控制
•   4.2 横侧向姿态控制
• 5 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张振宁,张冉,聂文明,李惠峰

关键词: 再入飞行器,姿态控制,自适应最优控制,单网络积分型强化学习

来源: 宇航学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程

单位: 北京航空航天大学宇航学院

基金: 国家重点研发计划(2016YFB1200100)

分类号: V448.2

页码: 199-206

总页数: 8

文件大小: 1240K

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