【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及航空发动机控制领域，尤其涉及一种基于深度强化学习的执行机构容错控制方法。
技术介绍
1、在航空领域，特别是航空发动机领域，执行机构的可靠性至关重要。容错控制的目标是确保这些执行机构在面对系统故障、不确定性或异常情况时能够维持飞机的性能和安全。因为发动机飞行过程中的任何失效都可能导致严重后果，所以航空发动机执行机构的容错控制具有极高的要求。
2、容错控制在执行机构上的应用可以增强系统的安全性、稳定性和鲁棒性。但在飞行过程中，发动机自身的一些参数也会发生变化，由于飞机的地面干预能力有限，这些内部和外界的变化都会为执行机构故障诊断与容错控制带来很大的挑战。这就要求控制器具有较强鲁棒性和自适应性，从而保证整个控制回路的容错能力。
3、随着人工智能技术的发展，研究人员逐步拓展主动容错控制的方法，利用智能学习方法解决容错控制问题。基于人工智能技术的容错控制属于主动容错控制范畴，因其具有良好的适应性以及鲁棒性获得了广泛关注，深度强化学习作为一种自主学习和决策的机器学习技术，为改进航空发动机执行机构的容错控制提供了...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的执行机构容错控制方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的执行机构容错控制方法，其特征在于所述步骤(2)建立面向发动机执行机构容错控制任务的深度强化学习智能体仿真训练环境，选取合适变量参数并设计恰当的奖励函数，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的执行机构容错控制方法，其特征在于所述步骤(4)将训练好的智能体布置在单片机上对故障执行机构进行容错控制，训练完成后，保存智能体动作网络的权重参数，并将动作网络前向通道部署至单片机，单片机接收从上位机传来的发动机状态变量st作...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的执行机构容错控制方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的执行机构容错控制方法，其特征在于所述步骤(2)建立面向发动机执行机构容错控制任务的深度强化学习智能体仿真训练环境，选取合适变量参数并设计恰当的奖励函数，包括：
3.根据权利要求1所述...
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