CN119472720A 一种突发故障下的多无人机协同载物自主调整方法 （广州大学）_第1页
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一种突发故障下的多无人机协同载物自主本发明提供了一种突发故障下的多无人机根据无人机与负载物理模型建立多无人机协同络对多无人机协同吊挂系统虚拟模型进行迭代于优化多无人机协同吊挂系统虚拟模型对多无2S1、获取多无人机协同吊挂系统的无人机信息和负载信息S3、建立深度确定性策略梯度网络，通过所述深S5、建立基于改进广义线性模型的故障检测模型，骤S22中，所述动作空间包括无人机的推力向量调整信息、姿态调整信息以及速度调整信S32、通过所述深度确定性策略网络为所述多无人机协同吊挂系统虚拟模型中的每一练迭代后所述多无人机协同吊挂系统虚拟模型中无人机的数据信息存放至所述经验回放3挂系统虚拟模型作为所述优化多无人机协同吊挂系统虚拟模型输出；若否，则返回步骤456[0022]S32、通过所述深度确定性策略网络为所述多无人机协同吊挂系统虚拟模型中的将训练迭代后所述多无人机协同吊挂系统虚拟模型中无人机的数据信息存放至所述经验拟模型对多无人机协同吊挂系统进行控制；建立基于改进广义线性模型的故障检测模型，[0029]图1是本发明实施例提供的突发故障下的多无人机协同载物自主调整方法的流程7保单个无人机的故障不会影响整个编队的稳定性。协同控制算法基于分布式一致性算法，8调整信息为调整推力改变无人机的位置和姿态，所述姿态调整信息为调整无人机的俯仰使在通信延迟或局部信息缺失的情况下，能够通过自主学习在无人机之间实现更为平滑、[0048]S32、通过所述深度确定性策略网络为所述多无人机协同吊挂系统虚拟模型中的将训练迭代后所述多无人机协同吊挂系统虚拟模型中无人机的数据信息存放至所述经验9在应用时只利用局部信息就能给出最优动作。(2)不需要知道环境的动力学模型以及特殊[0059]当多无人机吊挂系统被检测到非致命性故障如传感器故障、动力系统供能下降、基于改进广义线性模型(BLS)的故障诊断方法可以有效地识别和处理单架无人机或系统故拟模型对多无人机协同吊挂系统进行控制；

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