挠性航天器姿态智能控制：死区非线性与神经网络补偿

本文主要探讨了在2008年针对带有死区非线性输入的三轴稳定挠性航天器姿态机动控制问题的智能控制策略。研究者朱良宽、马广富和胡庆雷来自哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程系，他们针对航天器非线性动力学和低阶模态特性，提出了一个创新的控制方法，该方法结合了变结构控制和神经网络自适应控制技术。 首先，他们构建了一种变结构输出反馈控制律，这是基于航天器的动力学模型设计的。这种控制律的关键在于确保滑模的存在，从而能够保证闭环系统的渐近稳定性。滑模控制是一种特殊的控制策略，它通过在系统状态接近预定的滑模表面时提供稳定的控制输入，有效地应对非线性动态行为。 接着，他们应用神经网络自适应控制技术来补偿系统中的不确定性因素。神经网络以其强大的自我学习能力和适应性，能够在线地学习和调整参数，以适应不断变化的环境，从而降低不确定性对系统性能的影响。这一步骤是通过Lyapunov稳定性理论进行分析的，Lyapunov函数在控制理论中扮演着核心角色，用来证明系统的稳定性。 作者指出，这种智能控制方法的优势在于它显著提高了系统的鲁棒性和控制效果，使得航天器能够在存在死区非线性输入的情况下，实现高效的姿态机动控制。他们通过仿真实验验证了这种方法的有效性，结果显示，本文提出的控制策略对于三轴稳定挠性航天器的姿态机动控制是切实可行且有明显优势的。 这篇论文的核心内容是针对挠性航天器的姿态机动控制难题，提出了一种创新的智能控制策略，它结合了变结构控制和神经网络自适应技术，以增强系统的稳定性和鲁棒性，为实际航天器的姿态机动提供了有效的解决方案。