【摘 要】
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研究基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制问题。建立平流层浮空器动力学模型，提出一种基于DQN（Deep Q-Network）平流层浮空器的高度控制方法，以平流层浮空器当前速度、位置、高度差作为智能体的观察状态，副气囊鼓风机开合时间作为智能体的输出动作，平流层浮空器非线性动力学模型与扰动风场作为智能体的学习环境。该方法将平流层浮空器的高度控制问题转换为未知转移概率下连续状态，连续动作的强化学习过程
【基金项目】
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国家自然科学基金（61903369）； 湖南省自然科学基金（2017JJ3590）； 国家部委基金（2019A0X0233）资助课题；
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研究基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制问题。建立平流层浮空器动力学模型，提出一种基于DQN（Deep Q-Network）平流层浮空器的高度控制方法，以平流层浮空器当前速度、位置、高度差作为智能体的观察状态，副气囊鼓风机开合时间作为智能体的输出动作，平流层浮空器非线性动力学模型与扰动风场作为智能体的学习环境。该方法将平流层浮空器的高度控制问题转换为未知转移概率下连续状态，连续动作的强化学习过程，兼顾随机风场扰动与速度变化约束，实现稳定的变高度控制。仿真结果表明，考虑风场环境对浮空器影响下，DQN算法控制器可以很好的实现变高度的跟踪控制，最大稳态误差约为10m，与传统PID控制器对比，控制效果和鲁棒性更优。
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