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1. 基于Q学习的参数自适应S面控制方法
张佩, 陆莫凡, 陈成, 徐昊, 苗川
船舶    2022, 33 (06): 55-62.   DOI: 10.19423/j.cnki.31-1561/u.2022.06.055
摘要117)      PDF (1029KB)(279)    收藏
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。
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