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摘 要:本发明公开了一种基于强化学习的直升机系统控制方法、系统、装置及介质,方法包括:构建直升机系统的非线性状态空间方程;构建直升机系统的评价神经网络和执行神经网络;通过强化学习对评价神经网络和执行神经网络进行权重更新,得到训练好的评价神经网络和执行神经网络;根据训练好的评价神经网络和执行神经网络以及非线性状态空间方程确定直升机系统的控制律,进而根据控制律对直升机系统进行控制。本发明可以对直升机系统的非线性未知因素进行近似表示并不断学习优化,提高了对系统内部耦合性、建模不准确等造成的影响的抑制,从而减小了直升机的跟踪误差,提高了直升机的控制精度,可广泛应用于直升机控制技术领域。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111249357.X | 专利名称: | 基于强化学习的直升机系统控制方法、系统、装置及介质 |
申请日: | 2021-10-26 | 申请/专利权人 | 广州大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 广东省广州市大学城外环西路230号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B13/04搜分类 人工智能搜索 |
公开/公告日: | 2022-02-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114063453A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/04/25 | 授权 | |
2022/03/08 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G05B 13/04 专利申请号: 202111249357.X 申请日: 2021.10.26 |
2022/02/18 | 公开 |