【摘 要】
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为实现高超声速飞行器姿态自抗扰控制的参数整定，提出一种模糊Q-learning算法。首先，考虑采用强化学习中的Q-learning算法来实现姿态自抗扰控制参数的离线闭环快速自适应整定；其次，根据模糊控制的思路，将控制参数划分成不同区域，通过设定奖励，不断更新Q表; 随后，将训练好的Q表，用于飞行器的控制。仿真结果表明，相对于自抗扰控制和传统滑模控制，所提算法省去了人工调试参数的繁琐过程，并仍具有良
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61975151，61308120）；
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为实现高超声速飞行器姿态自抗扰控制的参数整定，提出一种模糊Q-learning算法。首先，考虑采用强化学习中的Q-learning算法来实现姿态自抗扰控制参数的离线闭环快速自适应整定；其次，根据模糊控制的思路，将控制参数划分成不同区域，通过设定奖励，不断更新Q表; 随后，将训练好的Q表，用于飞行器的控制。仿真结果表明，相对于自抗扰控制和传统滑模控制，所提算法省去了人工调试参数的繁琐过程，并仍具有良好的跟踪效果。最后，通过蒙特卡洛仿真测试验证了所提控制算法的鲁棒性。
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