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基于Q-Learning算法和神经网络的飞艇控制 被引量：5
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作者 聂春雨 祝明 +1 位作者 郑泽伟 武哲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期2431-2438,共8页
针对现代飞艇控制中动力学模型不确定性带来的系统建模和参数辨识工作较为复杂的问题,提出了一种基于自适应建模和在线学习机制的控制策略。设计了一种在分析实际运动的基础上建立飞艇控制马尔可夫决策过程(MDP)模型的方法,具有自适应... 针对现代飞艇控制中动力学模型不确定性带来的系统建模和参数辨识工作较为复杂的问题,提出了一种基于自适应建模和在线学习机制的控制策略。设计了一种在分析实际运动的基础上建立飞艇控制马尔可夫决策过程(MDP)模型的方法,具有自适应性。采用Q-Learning算法进行在线学习并利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对动作值函数进行泛化加速。对本文方法进行仿真并与经过参数整定的PID控制器对比,验证了该控制策略的有效性。结果表明,在线学习过程能够在数小时内收敛,通过自适应方法建立的MDP模型能够满足常见飞艇控制任务的需求。本文所提控制器能够获得与PID控制器精度相当且更为智能的控制效果。 展开更多
关键词 飞艇 马尔可夫决策过程(MDP) 机器学习 Q-LEARNING 小脑模型关节控制器(CMAC)
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圆光栅反馈控制误差对惯导系统精度影响研究
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作者 王子麒 王蕾 +2 位作者 杜昊睿 庞骏翔 王二伟 《导航与控制》 2026年第1期58-64,共7页
旋转调制技术是惯性导航系统中广泛应用的一种误差自补偿技术。理想旋转调制可以抑制转轴正交平面上的部分器件误差分量,但IMU的旋转不可避免地存在控制误差,从而影响调制效果。一方面,实际旋转控制存在角度超调等误差;另一方面,光栅等... 旋转调制技术是惯性导航系统中广泛应用的一种误差自补偿技术。理想旋转调制可以抑制转轴正交平面上的部分器件误差分量,但IMU的旋转不可避免地存在控制误差,从而影响调制效果。一方面,实际旋转控制存在角度超调等误差;另一方面,光栅等控制回路反馈元件自身的测量误差也会导致非匀速旋转角速度误差。在关注控制器与执行器误差的基础上,建立了包含圆光栅测量误差在内的完整控制系统模型,定量分析了光栅反馈控制误差引起的非匀速旋转角速度对高精度方位对准的独特影响机制。计算与仿真结果表明,控制器和执行器造成的旋转角度超调对旋转调制效果影响较小;但当圆光栅参与反馈回路的角度测量时,所引起的非匀速旋转角速度会导致方位对准误差,这对高精度惯导系统的影响不可忽视。 展开更多
关键词 旋转调制 控制误差 惯性导航系统 圆光栅
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