10.19423/j.cnki.31-1561/u.2022.06.055
基于Q学习的参数自适应S面控制方法
复杂的动力学特性及多变的海洋环境对无人水下航行器(UUV)控制器的设计提出了巨大挑战,在实际应用中,控制器的参数经人工调试后便固化,在控制过程中无法适应环境的变化.针对上述难题,该文借鉴自适应控制思想,提出一种基于强化学习的参数自适应S面控制方法,采用自适应控制方式实现不同环境下控制器参数的优化和自动整定.该方法采用Q学习算法进行训练,通过Q学习的自学习机制寻找输入状态和输出动作间的最优映射.仿真试验表明,所提方法能对控制器的参数进行实时在线调整,具备良好的控制效果和环境自适应能力.
无人水下航行器、强化学习、S面控制、参数自适应
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U662.9;U674.941(船舶工程)
2022-12-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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