【VTOL控制器】基于深度强化学习DDPG DQN PD的垂直起降系统模型控制器设计Simulink、Matlab代码实现

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🔥 内容介绍

摘要: 垂直起降(VTOL)系统因其独特的起降方式和灵活的机动性，在民用和军用领域均具有广阔的应用前景。然而，VTOL系统的控制具有高度非线性、强耦合和不确定性等特点，传统控制方法难以应对其复杂的动力学特性。本文针对VTOL系统的控制问题，提出了一种基于深度强化学习(DRL)算法，包括深度确定性策略梯度(DDPG)、深度Q网络(DQN)以及比例微分(PD)控制器的混合控制策略。通过构建精确的VTOL系统动力学模型，并利用DRL算法训练智能体，实现了VTOL系统的自主控制，并对不同算法的控制性能进行了对比分析。结果表明，该混合控制策略有效地提高了VTOL系统的控制精度、稳定性和鲁棒性，为VTOL系统的自主控制提供了新的思路。

关键词: 垂直起降(VTOL)；深度强化学习(DRL)；深度确定性策略梯度(DDPG)；深度Q网络(DQN)；比例微分(PD)控制；模型预测控制

1 引言

垂直起降系统(VTOL)因其无需跑道即可起降的特性，在军事和民用领域展现出巨大的应用潜力，例如军事领域的垂直起降战斗机和无人机，以及民用领域的空中出租车和物流无人机。然而，VTOL系统的控制是一个极具挑战性的课题。其动力学模型高度非线性，存在强耦合效应，并且受到外部扰动和模型不确定性的影响，这给传统控制方法的设计带来了极大的困难。传统的PID控制、LQR控制等方法在面对VTOL系统复杂动力学特性时，往往难以达到预期的控制精度和鲁棒性。

近年来，深度强化学习(DRL)作为一种强大的学习范式，在机器人控制、游戏AI等领域取得了显著成果。DRL能够从大量的交互数据中学习复杂的控制策略，而无需依赖精确的系统模型，这使其成为解决VTOL系统控制问题的有力工具。本文旨在利用DRL算法，结合传统控制方法的优势，设计一种高效稳定的VTOL系统控制器。

2 VTOL系统模型

本文采用四旋翼无人机作为VTOL系统的研究对象。其动力学模型可以描述为：

ẋ = f(x, u) + w

其中，x 为状态向量，包括位置、速度、姿态角和角速度等；u 为控制向量，包括电机转速等；f(x, u) 为系统的非线性动力学函数；w 为外部扰动。具体的动力学模型方程可以根据四旋翼无人机的具体参数进行推导，通常包含复杂的空气动力学模型和陀螺效应。

3 基于深度强化学习的控制器设计

本文采用三种深度强化学习算法：DDPG、DQN和PD控制器进行混合控制。

(1) DDPG算法: DDPG是一种基于Actor-Critic架构的off-policy算法，能够学习连续动作空间的控制策略。在本文中，Actor网络学习最优控制策略，Critic网络评估策略的价值函数。通过策略梯度方法，Actor网络不断改进其策略，以最大化预期累积奖励。

(2) DQN算法: DQN是一种基于Q-learning的on-policy算法，能够处理离散动作空间。在本文中，DQN算法可以用于对某些特定控制环节进行离散控制，例如起降阶段的模式切换。

(3) PD控制器: PD控制器作为一种经典的控制方法，具有简单、易于实现的特点。在本文中，PD控制器用于对DDPG和DQN算法的输出进行修正和补偿，提高系统的稳定性和鲁棒性。

4 混合控制策略

本文提出的混合控制策略将DDPG、DQN和PD控制器结合起来，以发挥各自的优势：

• DDPG负责主要控制: DDPG算法学习系统的整体控制策略，实现VTOL系统的姿态和位置控制。

• DQN负责模式切换: DQN算法根据VTOL系统的状态，判断是否需要切换到不同的控制模式（例如起飞、悬停、降落等）。

• PD控制器负责修正和补偿: PD控制器实时监控系统的状态，对DDPG和DQN算法的输出进行微调，以提高系统的稳定性和鲁棒性，并抑制噪声和扰动。

5 仿真实验与结果分析

本文利用MATLAB/Simulink平台搭建VTOL系统仿真环境，并对所设计的混合控制策略进行了仿真实验。通过调整不同的参数，对比了DDPG、DQN、PD控制器以及混合控制策略的控制性能。实验结果表明，混合控制策略在控制精度、稳定性和鲁棒性方面均优于单一算法，能够有效地应对外部扰动和模型不确定性。

6 结论与未来工作

本文提出了一种基于DDPG、DQN和PD控制器的VTOL系统混合控制策略。仿真结果验证了该策略的有效性。未来工作将重点关注以下几个方面：

• 更复杂的VTOL模型: 考虑更复杂的空气动力学模型、外部扰动和模型不确定性。

• 硬件平台验证: 将算法部署到真实的VTOL平台上进行实验验证。

• 在线学习和自适应控制: 研究在线学习算法，使控制器能够适应环境变化和模型不确定性。

• 多智能体协同控制: 研究多个VTOL系统之间的协同控制策略。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Deep Reinforcement Learning Based Controller Design for Model of The Vertical Take off and Landing System

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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