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.


翻译:由于为每次意外故障开发一个基于模型的飞行控制器是不现实的,而且在线学习方法能够处理由于取样效率低而导致的有限系统复杂性。在这个研究中,提议为能够承受多重故障类型的喷气飞机建立一个无模型的混合动力飞行控制器。一个受过训练的离线连锁软动作-冷却深层强化学习控制器在高度配合的演习中取得成功,包括协调40度的银行攀登转,并有一个2.64%的正常平均绝对误差。控制器对6个故障案例具有很强性,包括 - 15度的倾斜器、降低70%的角效率、结构故障、冰球和后退的c.g. 移动,因为反应稳定,攀爬转成功完成。还展示了对偏向感应器噪音、大气扰动以及不同初始飞行条件和参考信号形状的强烈性。

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