[发明专利]基于强化学习的直升机系统控制方法、系统、装置及介质有效
| 申请号： | 202111249357.X | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN114063453B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 赵志甲;何伟添;邹涛;李致富;马鸽 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 黎扬鹏 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的直升机系统控制方法、系统、装置及介质，方法包括：构建直升机系统的非线性状态空间方程；构建直升机系统的评价神经网络和执行神经网络；通过强化学习对评价神经网络和执行神经网络进行权重更新，得到训练好的评价神经网络和执行神经网络；根据训练好的评价神经网络和执行神经网络以及非线性状态空间方程确定直升机系统的控制律，进而根据控制律对直升机系统进行控制。本发明可以对直升机系统的非线性未知因素进行近似表示并不断学习优化，提高了对系统内部耦合性、建模不准确等造成的影响的抑制，从而减小了直升机的跟踪误差，提高了直升机的控制精度，可广泛应用于直升机控制技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 直升机 系统 控制 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州大学，未经广州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111249357.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
