论文摘要
针对人工智能在传统飞航导弹控制系统优化改造方面的应用进行了初步探索。考虑到目前实际应用中控制结构基本上都是采用PID控制形式,利用强化学习技术实现了PID姿态控制参数的在线闭环快速自适应整定。通过分别搭建评价网络和动作执行网络,实现对非线性系统最优目标函数的逼近和对PID控制参数的拟合,并利用梯度下降法给出了不基于被控对象动力学而只依赖于观测数据的神经网络权值调整公式。考虑到实际工程实现,动作执行网络的输入采用长周期信号,数学仿真结果验证了所提算法的有效性。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘俊杰,郝明瑞,孙明玮,郭宪,陈增强
关键词: 飞航导弹,姿态控制,控制,强化学习,整定
来源: 战术导弹技术 2019年05期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 武器工业与军事技术,自动化技术
单位: 南开大学人工智能学院,复杂系统控制与智能协同技术重点实验室
基金: 国家自然科学基金(61573197)
分类号: TJ765
DOI: 10.16358/j.issn.1009-1300.2019.9.116
页码: 58-63
总页数: 6
文件大小: 132K
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