公开(公告)号：CN116360497B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN202310411334.7

申请日：2023-04-18

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 黄琰婷 ,  张雅滨 ,  韩红桂

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/495 ,  G05D101/15 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习最优控制的平流层飞艇轨迹跟踪方法，其具体步骤如下：建立平流层飞艇六自由度运动学和动力学模型，并将其表示为状态空间方程形式。给定期望轨迹计算期望位置和当前位置之间的误差，获得无约束的位置跟踪误差动力学模型。利用critic网络估计最优性能函数与最优控制量，以最小化估计误差为目标，获得基于最优控制输入量。获得对模型中的不确定项的估计补偿量，结合最优控制输入量与估计补偿量，获得鲁棒最优控制律。结合动力系统布局对合力和合力矩进行控制解算，得到螺旋桨转速，实现平流层飞艇自主跟踪期望轨迹。通过基于级联滤波的估计器有效抑制了未知的建模误差和外界干扰对系统的影响，控制器具有较高鲁棒性。

公开(公告)号：CN116360497A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310411334.7

申请日：2023-04-18

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 黄琰婷 ,  张雅滨 ,  韩红桂

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习最优控制的平流层飞艇轨迹跟踪方法，其具体步骤如下：建立平流层飞艇六自由度运动学和动力学模型，并将其表示为状态空间方程形式。给定期望轨迹计算期望位置和当前位置之间的误差，获得无约束的位置跟踪误差动力学模型。利用critic网络估计最优性能函数与最优控制量，以最小化估计误差为目标，获得基于最优控制输入量。获得对模型中的不确定项的估计补偿量，结合最优控制输入量与估计补偿量，获得鲁棒最优控制律。结合动力系统布局对合力和合力矩进行控制解算，得到螺旋桨转速，实现平流层飞艇自主跟踪期望轨迹。通过基于级联滤波的估计器有效抑制了未知的建模误差和外界干扰对系统的影响，控制器具有较高鲁棒性。