公开(公告)号：CN116992761A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310893202.2

申请日：2023-07-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 缑蕊嘉 ,  李臻曜 ,  冯子懿

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08

Abstract: 一种基于计算机的变循环发动机最大推力控制优化方法，涉及变循环发动机控制技术领域。根据变循环发动机的特点，设计DEORL算法，该算法结合Actor‑Critic模型和DQN思想的深度强化学习算法，利用经验回放和目标网络来提高算法性能，并通过探索性扩展技术实现环境的深度探索和利用的平衡。该算法基于计算机完成，来解决变循环发动机最低油耗寻优控制问题。该算法的正确性、可靠性和效率在计算机环境下进行验证和测试。将DEORL算法用于最大推力控制寻优，输出最优控制变量给变循环发动机。可以在保证变循环发动机安全工作前提下，最大限度提升变循环发动机推力，提高飞机的机动性。

公开(公告)号：CN117217071A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202310893162.1

申请日：2023-07-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 缑蕊嘉 ,  李臻曜 ,  冯子懿

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06F111/04 ,  G06F119/08

Abstract: 基于DEORL的航空发动机最低油耗控制优化方法，涉及航空发动机控制。1)建立航空发动机的非线性数学模型；2)确定最低油耗控制模式的目标函数和约束函数；3)以DEORL优化计算；4)输出最优控制变量给航空发动机。根据航空发动机的特点，设计DEORL算法，结合Actor‑Critic模型和DQN思想的深度强化学习算法，利用经验回放和目标网络提高算法性能，通过探索性扩展技术实现环境的深度探索和利用的平衡。结合策略梯度和值函数方法，单步更新网络参数，提高算法效率，避免策略梯度算法收敛至局部最优解问题。在确保发动机安全运行的同时，降低耗油率保持发动机推力不变，提高飞机飞行距离。

公开(公告)号：CN116974194A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310893665.9

申请日：2023-07-20

Applicant: 厦门大学

Inventor： 缑蕊嘉 ,  李臻曜 ,  冯子懿

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种基于计算机的变循环发动机加速过程最优控制方法，涉及变循环发动机控制。根据变循环发动机特点，设计DEORL算法，算法结合Actor‑Critic模型和DQN思想的深度强化学习算法，利用经验回放和目标网络提高算法性能，通过探索性扩展技术实现环境的深度探索和利用的平衡。该算法基于计算机完成，解决变循环发动机最低油耗寻优控制问题。该算法的正确性、可靠性和效率在计算机环境下进行验证和测试。将DEORL算法用于加速过程寻优，输出最优控制变量给变循环发动机。可实现变循环发动机加速过程的最优控制，在保证变循环发动机安全工作前提下，缩短变循环发动机加速时间，有效改善变循环发动机加速性能，提高飞机的机动性。