典型文献
基于深度强化学习的飞行器自抗扰控制技术
文献摘要：
针对传统固定参数的自抗扰控制器应用在参数大范围随机快变的高速飞行器姿态控制时扰动估计精度不高,系统稳定性和控制品质较差的问题,提出一种深度强化学习的自抗扰控制方法,通过大量离线仿真交互自动学习获得扩张状态观测器参数智能调节神经网络,并在线利用网络进行参数实时调度,提高扰动的估计精度.仿真结果表明,深度强化学习的智能自抗扰控制器相比传统的固定参数自抗扰控制器具有更精准的控制精度、更强的鲁棒性,具有一定的工程实用价值.
文献关键词：
飞行器;深度强化学习;自抗扰控制;扩张状态观测器
中图分类号：
作者姓名：
付京博;邵会兵;詹韬
作者机构：
北京控制与电子技术研究所,北京100038
文献出处：
引用格式：
[1]付京博;邵会兵;詹韬-.基于深度强化学习的飞行器自抗扰控制技术)[J].计算机仿真,2022(10):54-59
A类：
B类：
深度强化学习,自抗扰控制技术,自抗扰控制器,高速飞行器,姿态控制,扰动估计,估计精度,系统稳定性,自抗扰控制方法,离线仿真,仿真交互,自动学习,扩张状态观测器,数智,智能调节,在线利用,利用网络,实时调度,控制精度
AB值：
0.269803
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