論文の概要: Soft Actor-Critic Deep Reinforcement Learning for Fault Tolerant Flight Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09262v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 07:22:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-21 14:52:30.289991
• Title: Soft Actor-Critic Deep Reinforcement Learning for Fault Tolerant Flight Control
• Title（参考訳）: 耐故障飛行制御のためのソフトアクター・クリティカル深部強化学習
• Abstract要約: オフライントレーニングされたソフトアクター・クリティカル深部強化学習コントローラは、高度に結合した操作で成功している。 制御器は6つの故障事例に対して堅牢であり、その中には15デグで詰まった舵、アイレロンの有効性を70%低下させ、構造的故障、アイシング、後向きのc.g.シフトなどが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.236217153362305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fault-tolerant flight control faces challenges, as developing a model-based controller for each unexpected failure is unrealistic, and online learning methods can handle limited system complexity due to their low sample efficiency. In this research, a model-free coupled-dynamics flight controller for a jet aircraft able to withstand multiple failure types is proposed. An offline trained cascaded Soft Actor-Critic Deep Reinforcement Learning controller is successful on highly coupled maneuvers, including a coordinated 40 degree bank climbing turn with a normalized Mean Absolute Error of 2.64%. The controller is robust to six failure cases, including the rudder jammed at -15 deg, the aileron effectiveness reduced by 70%, a structural failure, icing and a backward c.g. shift as the response is stable and the climbing turn is completed successfully. Robustness to biased sensor noise, atmospheric disturbances, and to varying initial flight conditions and reference signal shapes is also demonstrated.
• Abstract（参考訳）: 予期せぬ障害毎にモデルベースのコントローラを開発することは非現実的であり、オンライン学習手法はサンプル効率が低いため、システムの複雑さを制限できる。 本研究では,複数の故障タイプに耐えられるジェット機用モデルフリー結合力学飛行制御装置を提案する。 オフラインで訓練されたソフトアクタ-クリティック深層強化学習コントローラは、正規化平均絶対誤差2.64%の40度バンククライミングターンを含む、高度に結合した操作で成功している。 制御器は、15デグでジャムされた舵、アイレロン効果を70%減少させ、応答が安定してクライミングターンが正常に完了すると、構造的故障、アイシング及び後方c.g.シフトを含む6つの故障事例に対して堅牢である。 また, バイアスセンサノイズ, 大気障害, 初期飛行条件および基準信号形状の変動に対するロバスト性も示された。

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