基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制

为研究基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制问题。建立平流层浮空器动力学模型，提出一种基于深度Q网络（DQN）算法的平流层浮空器高度控制方法，以平流层浮空器当前速度、位置、高度差作为智能体的观察状态，副气囊鼓风机开合时间作为智能体的输出动作，平流层浮空器非线性动力学模型与扰动风场作为智能体的学习环境。所提方法将平流层浮空器的高度控制问题转换为未知转移概率下连续状态、连续动作的强化学习过程，兼顾随机风场扰动与速度变化约束，实现稳定的变高度控制。仿真结果表明：考虑风场环境对浮空器影响下，DQN算法控制器可以很好的实现变高度的跟踪控制，最大稳态误差约为10 m，与传统比例积分微分（PID）控制器对比，其控制效果和鲁棒性更优。     

基于行为逻辑的平流层飞艇试验自动测试方法

平流层飞艇飞行试验之前需在地面开展测试以保证飞艇测控、安全控制等关键分系统功能正常和全系统长时工作可靠。通过研究平流层飞艇的系统结构组成、功能以及控制逻辑,给出了平流层飞艇测试行为逻辑和测试行为;在此基础上,构建了试验测试模式和测试流程,给出了试验测试系统实现方法,确定了测试系统中测试程序功能的实现方式。最后,通过平流层飞艇试验测试实施验证了自动测试方法的有效性。