【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及直升机主动减振控制，尤其是涉及一种基于安全强化学习的直升机智能减振方法。
技术介绍
1、直升机在民用、军事和救援等领域发挥着重要作用，其独特的旋翼结构使其能够进行灵活机动飞行并承担重型货物运输任务。然而，在直升机工作过程中，由于其主旋翼旋转和机身前飞会引起不同程度的气动载荷变化，导致桨叶在不同方位角和展向位置的载荷不平衡，从而汇聚到桨毂引起机身振动，这种由于载荷不平衡主引发的振动也是直升机前飞时机身振动的最主要来源。由于直升机的工作特点包括不同飞行状态的切换、未知的机动情况以及有限的机上计算资源。这些特点决定了直升机主动振动控制方法需要满足一般振动控制的稳定性和鲁棒性要求，同时还必须具备对不同飞行情况的适应性、机动情况的预测能力以及在线自适应调整的能力。目前，现有的直升机振动控制方法主要针对典型的稳定飞行状态进行设计。然而，在直升机工作过程中，由于驾驶员可能根据任务需要调整前进比以改变前飞速度，导致两个稳定飞行状态之间的过渡状态。在巡航任务中，会根据任务需求不断交替出现过渡状态和稳定状态。对于这种变速飞行环境，传统的振动控
【技术保护点】
1.一种基于安全强化学习的直升机智能减振方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于安全强化学习的直升机智能减振方法，其特征在于：在步骤S1中，针对实验直升机无控状态下测量振动载荷为：
3.根据权利要求1所述的一种基于安全强化学习的直升机智能减振方法，其特征在于：在步骤S2中，强化学习过程中，智能体和环境相互作用，交互过程由马尔可夫决策过程来描述，马尔可夫决策过程一般由五元组(S,A,P,R,γ)来描述，其中S表示状态空间，A表示动作空间，P表示状态转移矩阵，R表示奖励函数，描述在状态st下执行at的期望奖励，γ∈[0,1
【技术特征摘要】
1.一种基于安全强化学习的直升机智能减振方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于安全强化学习的直升机智能减振方法，其特征在于：在步骤s1中，针对实验直升机无控状态下测量振动载荷为：
3.根据权利要求1所述的一种基于安全强化学习的直升机智能减振方法，其特征在于：在步骤s2中，强化学习过程中，智能体和环境相互作用，交互过程由马尔可夫决策过程来描述，马尔可夫决策过程一般由五元组(s,a,p,r,γ)来描述，其中s表示状态空间，a表示动作空间，p表示状...
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