无拖曳卫星的非线性自适应神经网络控制器设计

低轨无拖曳卫星因其在相对论验证、引力波探测和地球重力场测量等领域的关键作用，对航天技术的精度要求极高。当前的研究主要依赖于对卫星模型的线性化处理后设计控制器，然而这种简化方法忽视了控制系统中的非线性特性，从而可能导致控制精度的降低。本文旨在突破这一局限，通过采用先进的控制理论和方法来解决这个问题。 基于Lyapunov稳定性理论，这是一种在非线性系统控制中广泛应用的数学工具，它保证了系统的稳定性。作者引入了自适应反步控制策略，这是一种有效的处理非线性系统的控制方法，它通过逐步分解复杂问题，逐级设计控制器，确保系统的渐进稳定。这种方法可以更好地应对卫星运动中的复杂动态变化。 文章的核心创新点在于利用RBF（Radial Basis Function）神经网络。RBF神经网络是一种特殊的神经网络结构，能够逼近复杂的非线性映射，并且具有良好的泛化能力。在本文中，RBF神经网络被用来拟合和补偿系统建模过程中未被线性化和未被完全掌握的动态行为，从而提高控制器的准确性。 作者设计了一种自适应神经网络控制器，其权值更新采用自适应律，这使得控制器能够在运行过程中根据实际系统状态动态调整，增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。这种设计目标是确保闭环系统的稳定性，同时满足无拖曳卫星在极端环境下的高精度控制需求。 通过计算机仿真验证，结果显示提出的自适应神经网络控制器表现出良好的控制效果，能够有效抑制干扰，达到或超过现有的无拖曳卫星控制精度标准。这表明该控制器对于提升低轨无拖曳卫星的性能具有显著的优势。 总结来说，本文的关键贡献在于提出了一种基于Lyapunov稳定性理论、自适应反步控制和RBF神经网络的自适应神经网络控制器设计，为低轨无拖曳卫星的精确控制提供了一种新的解决方案，具有重要的理论和实际应用价值。