挠性卫星姿态控制：RBF与CMAC神经网络的智能复合策略

挠性卫星姿态快速稳定智能控制是2012年发表在《北京科技大学学报》的一篇论文，由王岩、唐强和陈兴林三位作者合作完成，发表在第34卷第1期。该研究专注于解决挠性卫星在实际运行中面临的两大挑战：参数不确定性以及外部扰动。挠性卫星由于其结构的柔性，使得传统的控制策略可能难以应对这些动态变化。 文章的核心内容是提出了一种复合变结构智能控制器，它结合了径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)和小脑神经网络(Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC)的优势。RBFNN以其强大的逼近能力和泛化性能，能够处理卫星模型中的未知函数，而变结构控制系统则确保了控制器对模型误差、参数变化和外部干扰具有较高的鲁棒性。这种结合有效地提高了控制系统的适应性和稳定性，使得控制器能够在参数不确定的情况下，有效地抑制外加干扰，实现挠性卫星的姿态快速稳定控制。 通过仿真结果，研究人员证实了这种复合控制策略显著提升了卫星姿态的稳态精度和快速响应速度，这对于确保卫星在空间环境中的精确操作和任务执行至关重要。因此，这篇论文不仅对挠性卫星的姿态控制技术有理论贡献，也为实际应用提供了实用的解决方案，尤其是在航天领域的卫星姿态管理方面。 关键词包括挠性卫星、姿态控制、智能控制和神经网络，这些主题展示了研究的焦点和应用背景。分类号V448.2进一步明确了该研究属于自动化与信息技术的范畴，特别是智能控制领域。 这篇文章深入探讨了挠性卫星的姿态控制问题，并通过创新的智能控制方法，为提高卫星的姿态稳定性和反应速度提供了一种有效的途径，对于未来卫星设计和运营具有实际意义。