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龙图腾网获悉中国航空研究院申请的专利一种基于强化学习的飞机大迎角失速改出方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115859833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211707481.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于强化学习的飞机大迎角失速改出方法是由王君秋;邢晨光;王经纬;谭健美设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的飞机大迎角失速改出方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于强化学习的飞机大迎角失速改出方法。本发明在TD3算法基础上，采用一种更加贴合飞机失速场景实际的奖励函数，在仿真模拟器环境中，根据强化学习算法要素，构建强化学习交互环境，同时使用一种基于混合模型的奖励机制，在强化学习交互环境中，强化学习算法通过与仿真模拟环境进行交互，完成训练，将得到的模型参数固化，形成失速改出算法模型；实现了效果良好的失速改出控制。本发明是以强化学习算法为手段，通过改进强化学习算法TD3，面向飞机失速改出场景进行相关参数、模型的设计，以实现仿真环境下飞机失速改出方法的智能化，提高改出效率。

本发明授权一种基于强化学习的飞机大迎角失速改出方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的飞机大迎角失速改出方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在仿真模拟器环境中，根据强化学习算法要素，构建强化学习交互环境，包括输入算法的状态参数空间和动作空间； S2、搭建用于失速改出的强化学习算法框架：奖励函数和基于混合模型的奖励机制；S3、在强化学习交互环境中，强化学习算法通过与仿真模拟环境进行交互，完成训练，将得到的模型参数固化，形成失速改出算法模型； S4、在仿真模拟飞行中，当出现失速现象时，将状态参数输入失速改出算法模型，经通信交互将得到的动作指令输出，由模拟器执行，逐渐实现失速改出； 所述奖励函数为一系列与状态变量有关的函数，每个状态分量相关的奖励值由局部分量与全局分量加权构成； 奖励函数形式如下： 每个状态分量相关的奖励值由局部分量与全局分量加权得到，权重决定了在此次计算中全局分量与局部分量的重要程度，其中，全局分量的计算构成为： 其中函数变量表示智能体当前该状态分量的值，系数表示智能体该状态分量的目标值，为放缩系数，为函数斜率缩放系数，通过调整它的大小，可控制函数斜率的陡缓； 所述基于混合模型的奖励机制为分别使用一个只关注全局奖励的模型和另一个只关注局部奖励的模型共同决策，两个模型会对智能体的当前状态分别计算出一个动作，将这两个动作输入到比较器中，比较器将输出两者中更好的动作，以此动作作为智能体在下一时刻真正执行的动作； 所述全局奖励的模型为基于全局奖励函数 构造的模型，即神经网络通过全局奖励函数计算出一个动作值； 所述局部奖励的模型为基于局部奖励函数 构造的模型，即神经网络通过局部奖励函数计算出一个动作值。

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