PILCO框架对飞行姿态模拟器系统的参数设计与优化

• 作者: 左英琦 杨烨峰 班晓军 邓凯 黄显林
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 飞行器控制 概率推理学习控制 强化学习 参数优化
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 微纳技术与精密机械
• 页码范围: 2365-2373
• 页数: 9页
• 分类号: TP273|TP249
• 字数: 5676字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20192711.2365

摘要

PID控制是飞行器控制中应用最广泛的控制方法,但是PID参数的调节往往十分繁琐.为了实现飞行模拟器控制系统自主优化PID控制器的参数,从而完成系统的稳定控制,本文使用强化学习中的概率推理学习控制算法(Probabilistic In-ference for Learning Control,PILCO)自主优化PID控制器的参数.首先,利用输入输出数据拟合出系统的概率动力学模型,并使用策略评估的方法对当前PID控制器进行评价;最后,使用策略提升的方式对当前PID控制器进行优化.在系统采样频率为100 Hz,每次采集8 s数据的实验中,经过10个回合的离线训练之后,系统控制效果已经可以满足要求,PID控制器参数已经收敛.经过PILCO优化的飞行姿态模拟器在定点实验中表现出良好的鲁棒性,表明PILCO算法可以优化PID控制器的参数,并且在解决非线性控制和参数优化方面具有很大潜能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄显林	哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心	71	795	16.0	24.0
2	班晓军	哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心	10	67	2.0	8.0
3	杨烨峰	哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心	2	2	1.0	1.0
4	邓凯		2	0	0.0	0.0
5	左英琦	哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心	1	0	0.0	0.0