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一种基于离散时间强化学习的卫星智能鲁棒近似最优轨道控制方法
申请人信息
- 申请人:南京航空航天大学
- 申请人地址:211106 江苏省南京市将军大道29号
- 发明人: 南京航空航天大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于离散时间强化学习的卫星智能鲁棒近似最优轨道控制方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410194622.6 |
| 申请日 | 2024/2/22 |
| 公告号 | CN117762022A |
| 公开日 | 2024/3/26 |
| IPC主分类号 | G05B13/04 |
| 权利人 | 南京航空航天大学 |
| 发明人 | 张鹏; 陈谋; 邵书义 |
| 地址 | 江苏省常州市溧阳市滨河东路29号 |
摘要文本
本发明涉及一种基于离散时间强化学习的卫星智能鲁棒近似最优轨道控制方法，针对包含不确定性的卫星轨道离散控制问题，设计了一种全新的鲁棒二阶近似哈密尔顿‑雅可比‑贝尔曼方程，基于此方程，设计了一种具有收敛特性的策略迭代算法。该方法既可以有效解决系统中的不确定性，还可以保证卫星轨道控制的稳定性，与此同时，这种策略迭代方法便于在实际工程中应用。
专利主权项内容
1.一种基于离散时间强化学习的卫星智能鲁棒近似最优轨道控制方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：根据二体动力学，建立包含不确定性的卫星轨道离散控制模型；步骤2：利用泰勒公式的二阶展开式，建立卫星轨道最优控制的鲁棒二阶近似哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程；步骤3：基于鲁棒二阶近似哈密尔顿-雅可比-贝尔曼方程，设计卫星轨道控制策略迭代算法。 （来 自 马 克 数 据 网）