By this author

Combined use of dynamic inversion and reinforcement learning for optimal adaptive control of supersonic transport airplane motion

Issue number 1 from 11.11.2025

Рассматривается задача управления движением летательных аппаратов в условиях неопределенностей, обусловленных неполным и неточным знанием их характеристик, а также нештатными ситуациями в полете, оказывающими влияние на свойства летательного аппарата как объекта управления. Одним из эффективных инструментов решения задач подобного рода, обеспечивающих корректировку алгоритмов управления летательного аппарата с учетом его изменившейся динамики, является обучение с подкреплением в варианте приближенного динамического программирования в сочетании с искусственными нейронными сетями. Применительно к задачам управления поведением сложных динамических систем в последнее десятилетие в рамках приближенного динамического программирования активно развивается семейство методов, известное под наименованием “метод адаптивного критика”. Рассматривается применение одного из вариантов этого подхода и развитие его за счет совместного использования с методом динамической инверсии. Данный подход позволяет формировать оптимальный адаптивный закон управления движением летательного аппарата. Его эффективность демонстрируется на примере управления продольным движением сверхзвукового пассажирского самолета.

80 0