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申请/专利权人：北京易动宇航科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于人工智能的电推进器轨迹跟踪控制方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括获取电推进器传感器采集的实时运行数据，构建一个数据驱动的电推进器动力学模型，与预先构建的物理模型进行融合，得到电推进器轨迹预测模型，根据轨迹跟踪误差和控制输入设置目标函数，引入软约束机制，对最优控制问题进行求解，得到一个初始最优控制序列；构建自适应强化学习模块，设计奖励函数，通过策略迭代算法得到最优控制策略调整量；在每个控制周期内，将得到的初始最优控制序列与强化学习模块学习到的最优控制策略调整量进行组合，得到综合控制序列，将综合控制序列的第一个元素作为当前时刻的实际控制指令，驱动电推进器运行。

主权项：1.一种基于人工智能的电推进器轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括：获取电推进器传感器采集的实时运行数据，通过深度学习算法构建一个数据驱动的电推进器动力学模型，将得到的电推进器动力学模型与预先构建的物理模型进行融合，得到电推进器轨迹预测模型，基于电推进器轨迹预测模型，根据轨迹跟踪误差和控制输入设置目标函数，引入软约束机制，对最优控制问题进行求解，得到一个初始最优控制序列；构建以轨迹跟踪误差、电推进器状态变量与模型误差统计特征为状态输入，以动态最优控制序列的调整量为动作输出的自适应强化学习模块，设计奖励函数，通过策略迭代算法得到最优控制策略调整量；在每个控制周期内，将得到的初始最优控制序列与强化学习模块学习到的最优控制策略调整量进行组合，得到综合控制序列，将综合控制序列的第一个元素作为当前时刻的实际控制指令，驱动电推进器运行；在每个控制周期内，将得到的初始最优控制序列与强化学习模块学习到的最优控制策略调整量进行组合，得到综合控制序列，将综合控制序列的第一个元素作为当前时刻的实际控制指令，驱动电推进器运行包括：在每个控制周期开始时，利用模型预测控制算法，基于电推进器动力学模型，以当前状态为初始条件，通过求解预设时段内的最优控制问题，得到初始最优控制序列；利用元强化学习得到的策略网络，以当前状态为输入，计算当前策略调整量，将所述初始最优控制序列与当前策略调整量进行组合，得到综合控制序列；将所述综合控制序列的第一个元素作为当前时刻的控制指令，驱动电推进器运行，得到当前时刻的实际控制量，根据所述实际控制量更新电推进器的当前状态，并将更新后的当前状态作为下一控制周期的初始状态，重复上述步骤，直至完成整个轨迹跟踪任务。

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