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一种基于强化学习的航天器集群分布式容错控制方法 

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申请/专利权人:北京理工大学

摘要:本发明公开了一种基于强化学习的航天器集群分布式容错控制方法,涉及航天器控制技术领域。通过固定时间分布式估计器,保证集群内跟随者能在固定时间内获得领航者的位置与速度信息。并通过固定时间分布式估计器和反步控制方法设计近似最优虚拟控制量与近似可用控制量。在此基础上,引入径向基函数与参与者—评价者网络来处理近似最优虚拟控制量与近似可用控制量中的未知非线性项与哈密顿—雅可比—贝尔曼方程。最后通过执行机构故障处理环节优化近似可用控制量,保证航天器集群能在执行机构故障的影响下完成预定编队任务。

主权项:1.一种基于强化学习的航天器集群分布式容错控制方法,其特征在于,所述方法包括:针对航天器集群中的每一跟随者,通过固定时间分布式估计器获取领航者的位置估计值和速度估计值;获取所述跟随者对应的期望编队位置,根据所述领航者的位置估计值和所述期望编队位置,计算所述跟随者对应的期望位置;将所述期望位置、所述领航者的位置估计值和速度估计值输入所述跟随者对应的固定时间编队控制器,得到所述跟随者对应的实际控制量;其中,所述固定时间编队控制器包括:基于强化学习的参与者-评价者网络,用于通过反步控制法和径向基函数,根据所述期望位置和所述领航者的位置估计值计算近似最优虚拟控制量;并通过反步控制法和径向基函数,根据所述近似最优虚拟控制量和所述领航者的速度估计值计算近似可用控制量;执行机构故障处理模块,用于通过执行机构故障的上界信息和所述近似可用控制量计算所述实际控制量。

全文数据:

权利要求:

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