基于强化学习方法的飞行姿态模拟器控制系统设计

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摘 要

Abstract

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究的目的和意义

1.2 旋翼式飞行器的发展历史及其研究现状

1.3强化学习方法的发展历史和研究现状

1.4 本文主要研究内容

1.5 本课题组织结构

第2章 姿态模拟器动力学模型及基础理论

2.1 引言

2.2 二自由度姿态模拟器动力学模型

2.3 强化学习原理

2.4 神经网络

2.4.1 神经网络基本结构

2.4.2 BP神经网络

2.4.3 径向基神经网络

2.5 本章小结

第3章 基于无模型强化学习方法的控制算法设计

3.1 引言

3.2 基于DQN算法的控制算法设计

3.2.1 Q-Learning和DQN算法原理

3.2.2 控制器设计及仿真实现

3.3基于Policy-Gradient算法的控制算法设计

3.3.1 Policy-Gradient算法原理

3.3.2 控制器设计及仿真实现

3.4基于DDPG算法的控制算法设计

3.4.1 DDPG算法原理

3.4.2 控制器设计及仿真实现

3.5 本章小结

第4章 基于PILCO算法框架的PID控制器参数整定

4.1引言

4.2 高斯过程回归原理

4.2.1 高斯过程回归原理

4.2.2 稀疏伪输入高斯过程回归原理

4.3 PILCO算法原理

4.4 基于径向基神经网络的控制系统设计

4.5 基于PILCO算法框架的PID控制器参数的整定

4.5.1 理论推导

4.5.2 控制器设计及仿真实现

4.6 本章小结

第5章 实验结果及其分析

5.1引言

5.2实验平台简介及已具备的条件

5.3 实验流程

5.4 实验验证

5.5 结果分析

5.6 本章小结

结 论

参考文献

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致 谢