【摘 要】
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小型无人直升机是同等比例的大型有驾驶员操作的直升机的缩小版,虽然体积小,但是由于它具有极高的灵敏度,在当今社会中,其在军用和民用中的作用已经越来越大。除了比大型直升
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小型无人直升机是同等比例的大型有驾驶员操作的直升机的缩小版,虽然体积小,但是由于它具有极高的灵敏度,在当今社会中,其在军用和民用中的作用已经越来越大。除了比大型直升机更易操控外,还可以完成许多大型直升机不能完成的任务,主要在于勘测、监控等方面,节省人力物力,因此研究小型直升机具有十分重要的意义。由于小型直升机又具有高度耦合性、非线性、不对称性等特点,这些使得直升机的控制停留在一个较基础的阶段。直升机真正的技能,包括特技飞行等,还需有人进行监控,不能做到完全自主,因此研究小型直升机的控制器,实现小型直升机的自主控制,对完成更复杂的工作意义重大。本文主要研究小型直升机的控制器设计,针对于直升机的悬停状态进行设计。首先采用了LQRLQG方法来设计控制器,这个方法便于计算,在这个控制器的作用下,直升机可以很快达到悬停状态,并能保持这个状态。第二种方法是基于神经网络的控制器,这种控制器具有模拟非线性能力强、学习能力强、变化程度高等特点,十分适于应用在小型直升机这样复杂自由度高的系统。神经网络参数调节方法采用了登山学习算法以及SPSA(Simultaneously Perturbation Stochastic Approximation)相结合的随机搜索方法,这样就确保了既能同时改动许多参数,又能保证强化学习算法的奖励报酬值函数始终向增长的方向发展。在这些理论基础上,本文还有相应的实验仿真设计,实验结果证明系统的性能在运用以上算法以后,有很大的改进,因此证明算法是可行的。
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