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深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的应用
被引量：
25
1
作者
温暖
刘正华
+1 位作者
祝令谱
孙扬
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1153-1159,共7页
基于深度强化学习策略,研究了一类变体飞行器外形自主优化问题。以一种抽象化的变体飞行器为对象,给出其外形变化公式与最优外形函数等。结合深度学习与确定性策略梯度强化学习,设计深度确定性策略梯度(DDPG)学习步骤,使飞行器经过训练...
基于深度强化学习策略,研究了一类变体飞行器外形自主优化问题。以一种抽象化的变体飞行器为对象,给出其外形变化公式与最优外形函数等。结合深度学习与确定性策略梯度强化学习,设计深度确定性策略梯度(DDPG)学习步骤,使飞行器经过训练学习后具有较高的自主性和环境适应性,提高其在战场上的生存、应变和攻击能力。仿真结果表明,训练过程收敛较快,训练好的深度网络参数可以使飞行器在整个飞行任务过程中达到最优气动外形。
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关键词
变体飞行器
深度强化学习
气动外形优化
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职称材料
非仿射参数依赖LPV模型的变体飞行器H_∞控制
被引量：
3
2
作者
温暖
刘正华
+2 位作者
祝令谱
李罗川
周锐
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2073-2080,共8页
变体飞行器可以在不同的飞行环境及飞行任务下自适应地进行结构变形,从而确保飞行过程中具有最优的气动性能。以一类翼展可变的飞行器模型为对象,研究了一种针对非仿射参数依赖结构的线性变参数(LPV)系统的控制问题。在Jacobian线性化...
变体飞行器可以在不同的飞行环境及飞行任务下自适应地进行结构变形,从而确保飞行过程中具有最优的气动性能。以一类翼展可变的飞行器模型为对象,研究了一种针对非仿射参数依赖结构的线性变参数(LPV)系统的控制问题。在Jacobian线性化基础上,将变体过程中的非线性模型精确拟合为以翼展变形率为时变参数的LPV系统。与大多数LPV控制不同的是,此系统为多项式参数依赖结构,不具有仿射参数依赖形式。利用线性分式表示(LFR)将具有非仿射参数依赖结构的LPV模型转换为等价的线性时不变(LTI)系统。为保证变体过程的稳定,针对此LFR形式的变体模型,在满足二次Lyapunov稳定的线性矩阵不等式(LMI)条件基础上,设计了一类基于状态反馈的H∞控制器。仿真结果表明,上述控制器在外部存在干扰的情况下,能够保证变体过程的全局稳定性。因此基于LFR转换的控制器设计方法不再局限于仿射参数依赖形式,对于广泛LPV系统具有普遍适用性。
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关键词
变体飞行器
线性变参数(LPV)
非仿射参数依赖
线性分式表示(LFR)
H∞控制
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职称材料
题名
深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的应用
被引量：
25
1
作者
温暖
刘正华
祝令谱
孙扬
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期1153-1159,共7页
基金
国家自然科学基金(61305132
61563041)
航空科学基金(20135751040)
文摘
基于深度强化学习策略,研究了一类变体飞行器外形自主优化问题。以一种抽象化的变体飞行器为对象,给出其外形变化公式与最优外形函数等。结合深度学习与确定性策略梯度强化学习,设计深度确定性策略梯度(DDPG)学习步骤,使飞行器经过训练学习后具有较高的自主性和环境适应性,提高其在战场上的生存、应变和攻击能力。仿真结果表明,训练过程收敛较快,训练好的深度网络参数可以使飞行器在整个飞行任务过程中达到最优气动外形。
关键词
变体飞行器
深度强化学习
气动外形优化
Keywords
Morphing aircrafts
Deep reinforcement learning
Aerodynamic shape optimization
分类号
V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
非仿射参数依赖LPV模型的变体飞行器H_∞控制
被引量：
3
2
作者
温暖
刘正华
祝令谱
李罗川
周锐
机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期2073-2080,共8页
基金
国家自然科学基金(61305132
61563041)
航空科学基金(20135751040)~~
文摘
变体飞行器可以在不同的飞行环境及飞行任务下自适应地进行结构变形,从而确保飞行过程中具有最优的气动性能。以一类翼展可变的飞行器模型为对象,研究了一种针对非仿射参数依赖结构的线性变参数(LPV)系统的控制问题。在Jacobian线性化基础上,将变体过程中的非线性模型精确拟合为以翼展变形率为时变参数的LPV系统。与大多数LPV控制不同的是,此系统为多项式参数依赖结构,不具有仿射参数依赖形式。利用线性分式表示(LFR)将具有非仿射参数依赖结构的LPV模型转换为等价的线性时不变(LTI)系统。为保证变体过程的稳定,针对此LFR形式的变体模型,在满足二次Lyapunov稳定的线性矩阵不等式(LMI)条件基础上,设计了一类基于状态反馈的H∞控制器。仿真结果表明,上述控制器在外部存在干扰的情况下,能够保证变体过程的全局稳定性。因此基于LFR转换的控制器设计方法不再局限于仿射参数依赖形式,对于广泛LPV系统具有普遍适用性。
关键词
变体飞行器
线性变参数(LPV)
非仿射参数依赖
线性分式表示(LFR)
H∞控制
Keywords
morphing aircraft
linear parameter varying （LPV）
non-affine parameter dependent
linearfractional representation（LFR）
H∞ control
分类号
V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的应用
温暖
刘正华
祝令谱
孙扬
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
25
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职称材料
2
非仿射参数依赖LPV模型的变体飞行器H_∞控制
温暖
刘正华
祝令谱
李罗川
周锐
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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