基于DDQN的运载火箭姿态控制器参数设计

• 作者: 柳嘉润 骆无意 黄旭
• 来源期刊: 航天控制
• 学科: 航空航天
• 关键词: 深度强化学习 姿态控制器 频域分析 参数设计
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 3-8
• 页数: 6页
• 分类号: V448.1
• 语种: 中文

摘要

探索了利用深度强化学习算法训练智能体,以代替人类工程师进行火箭姿态控制器参数的离线设计方案.建立了多特征秒的火箭频域分析模型,选定了设计参数.选择深度强化学习算法中的双深度Q学习(Double Deep Q Network,DDQN)算法,通过记忆回放和时间差分迭代的方式让智能体在与环境交互过程中不断学习.设计了对应的马尔科夫决策过程模型,进行了智能体的训练和前向测试.结果 说明该方法对于运载火箭姿控设计具有一定参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳嘉润		7	22	4.0	4.0
2	黄旭		2	0	0.0	0.0
3	骆无意		1	0	0.0	0.0