有向通信下航天器编队姿态协同跟踪控制的神经网络策略

本文主要探讨了在有向通信拓扑结构下，针对航天器编队姿态协同控制问题的一种创新解决方案。作者们提出了基于反步法的分布式姿态协同跟踪控制策略。在实际应用中，由于可能存在通信限制，只有部分跟随航天器能够获取动态领航航天器的信息。为克服这种信息不对称，文中巧妙地运用了多层神经网络的逼近特性来估计系统的非线性不确定性。这展示了在复杂系统中，机器学习技术在航天器控制中的潜力，通过数据驱动的方法帮助处理不确定性。 为了确保航天器编队的姿态协同跟踪控制性能，文章引入了Barrier Lyapunov函数。这是一种特殊的Lyapunov函数，它能够在满足预设状态约束的前提下，有效地约束姿态跟踪误差，从而保证系统稳定性和安全性。Lyapunov理论在这里扮演了关键角色，它是一种常用的稳定性分析工具，通过构建Lyapunov函数的下降性质，可以推导出跟随航天器的姿态跟踪误差最终是有界的。 此外，结合代数图论的原理，研究者进一步分析了控制律的可行性。代数图论为理解系统间的相互作用提供了数学框架，特别是对于航天器编队这种复杂的网络结构，其在设计分布式控制系统时起着重要作用。 通过仿真分析，研究人员验证了他们提出的控制方法的有效性。这些仿真结果不仅证实了控制律在实际运行中的稳定性和跟踪精度，而且还展示了在有限信息条件下，如何通过智能算法和有效的控制策略实现航天器编队的高效协同工作。 这篇论文深入研究了航天器编队的姿态协同控制问题，融合了神经网络、Lyapunov函数和代数图论等技术，为解决实际航天任务中的姿态控制挑战提供了新的思路和方法。这不仅推动了航天器自主控制技术的发展，也为未来的空间探索和任务执行提供了强有力的支持。