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总被引:1,自引:1,他引:0 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。 相似文献
412.
闭环控制系统的反馈调节机制,可能破坏开环系统的可辨识性,导致误报率和漏报率同时上升,还可能导致同一故障模式下的多个变量发生异常,给闭环控制系统故障识别带来难度。针对单输入单输出系统,分析了闭环控制对可辨识性、误报率和漏报率的影响,对多输入多输出系统,理论上推导了闭环控制系统传感器故障的传播机理,分析了闭环控制系统对系统变量的影响关系,利用神经网络构建了闭环故障识别算法。数值仿真结果验证了闭环对故障系统诊断的不利影响,而卫星姿态控制系统的仿真结果标明:与传统方法相比,提出的方法识别性能更高。 相似文献
413.
《中国航空学报》2021,34(10):166-176
The maneuvering time on the ground accounts for 10%–30% of their flight time, and it always exceeds 50% for short-haul aircraft when the ground traffic is congested. Aircraft also contribute significantly to emissions, fuel burn, and noise when taxiing on the ground at airports. There is an urgent need to reduce aircraft taxiing time on the ground. However, it is too expensive for airports and aircraft carriers to build and maintain more runways, and it is space-limited to tow the aircraft fast using tractors. Autonomous drive capability is currently the best solution for aircraft, which can save the maneuver time for aircraft. An idea is proposed that the wheels are driven by APU-powered (auxiliary power unit) motors, APU is working on its efficient point; consequently, the emissions, fuel burn, and noise will be reduced significantly. For Front-wheel drive aircraft, the front wheel must provide longitudinal force to tow the plane forward and lateral force to help the aircraft make a turn. Forward traction effects the aircraft’s maximum turning ability, which is difficult to be modeled to guide the controller design. Deep reinforcement learning provides a powerful tool to help us design controllers for black-box models; however, the models of related works are always simplified, fixed, or not easily modified, but that is what we care about most. Only with complex models can the trained controller be intelligent. High-fidelity models that can easily modified are necessary for aircraft ground maneuver controller design. This paper focuses on the maneuvering problem of front-wheel drive aircraft, a high-fidelity aircraft taxiing dynamic model is established, including the 6-DOF airframe, landing gears, and nonlinear tire force model. A deep reinforcement learning based controller was designed to improve the maneuver performance of front-wheel drive aircraft. It is proved that in some conditions, the DRL based controller outperformed conventional look-ahead controllers. 相似文献
414.
基于强化学习的航空兵认知行为模型 总被引:1,自引:1,他引:0
航空兵的认知行为模型为仿真航空兵的空战决策提供支持,通过强化学习积累战术决策经验.在虚拟战场环境中,作战态势通过多个属性进行描述,这使得强化学习过程将面临一个高维度的问题空间.传统的空间离散化方法处理高维空间时将对计算资源和存储资源产生极大需求,因此不可用.通过构造一个基于高斯径向基函数的拟合网络解决了这个问题,大大减少了对资源的需求以及强化学习周期,并最终产生了合理的机动策略.模型的有效性和自适应性通过一对一的空战仿真进行了验证,产生的交战轨迹与人类飞行员产生的交战轨迹类似. 相似文献
415.
416.
“做中教”教学法在高职教学中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
肖渊 《长沙航空职业技术学院学报》2008,8(3):24-27
阐述“教学做合一”教育思想的精髓及其教学观的主要内涵,论述高职教育应以实践教学为中心,教师在教学中应学会在“做中教”,努力达到“教学做合一”。 相似文献
417.