基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

• 作者: 唐磊 杨一岱 王月娇 王竹平 马钟
• 来源期刊: 中国空间科学技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 深度增强学习 卫星姿态控制 动力学环境 自主姿态控制 质量参数
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 36-42
• 页数: 7页
• 分类号: V412.4+2
• 字数: 4579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16708/j.cnki.1000‐758X.2019.0027

摘要

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态.具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出.仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题.所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马钟		8	3	1.0	1.0
2	王竹平		13	79	4.0	8.0
3	唐磊		7	17	3.0	4.0
4	王月娇		2	3	1.0	1.0
5	杨一岱		1	1	1.0	1.0