滑模控制器参数整定的Actor-Critic学习算法

针对滑模变结构控制律设计过程中出现的控制参数整定问题,提出一种基于强化学习的滑模变结构控制参数寻优方法。首先,根据系统设计了相应的滑模控制律,并给出了参数选择的范围,设计了基于Actor-Critic结构的参数在线整定器。然后,选择TD-Error方法进行求解计算,并用梯度下降法计算出神经网络权值的更新取值。最后,以固定翼飞行器纵向通道系统为例进行了仿真和实验验证,实验结果说明所提出控制方法减小了控制参数整定的盲目性,有效提升了系统的动态性能。