【摘 要】
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针对飞行器姿态系统讨论了飞行器的俯仰姿态跟踪问题.将再励学习神经网络引入飞行器姿态系统,通过内部再励信号在线修改控制器参数来达到预期的控制效果.在保证姿态系统对实时性要求的前提下,对原有的再励学习方法进行适当改进,改进后的学习方法使跟踪精度有一定改善.仿真结果表明,该改进方法能够更精确地跟踪飞行器姿态,且具有一定的自学习和自适应能力.
【机 构】
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东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110004
【出 处】
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中国自动化学会,中国航空学会,中国系统仿真学会,中国人工智能学会
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针对飞行器姿态系统讨论了飞行器的俯仰姿态跟踪问题.将再励学习神经网络引入飞行器姿态系统,通过内部再励信号在线修改控制器参数来达到预期的控制效果.在保证姿态系统对实时性要求的前提下,对原有的再励学习方法进行适当改进,改进后的学习方法使跟踪精度有一定改善.仿真结果表明,该改进方法能够更精确地跟踪飞行器姿态,且具有一定的自学习和自适应能力.
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