本发明公开了一种基于深度强化学习的飞行器智能抗扰动控制方法，属于飞行器导航、制导与控制技术领域。在传统非线性抗扰动控制器的基础上，结合参考观测器网络和深度强化学习方法，构成总体智能控制框架。然后对参考观测器网络进行训练，使参考观测器网络能够建立飞行器精确逆动力学模型，进而产生前馈控制输入；同时利用深度强化学习TD3算法与传统非线性抗扰动控制器结合，使用TD3实时调整抗扰动控制器的控制增益参数，构成总体控制框架中的反馈控制输入。前馈控制与反馈控制相结合，得到飞行器智能抗扰动控制律。本发明提升控制性能以及适应性和鲁棒性，并对多类型飞行器具有普适性。
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来源：北方有色网
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