神经网络分布式自适应航天器编队姿态同步控制

"这篇研究论文探讨了基于神经网络的分布式自适应航天器编队姿态同步控制，采用修改后的快速终端滑模（MFTSM）方法应对未知外部干扰问题。" 文章详细介绍了在航天器编队飞行（SFF）中，如何解决由于未知外部干扰导致的姿态同步控制挑战。作者Lin Zhao和Yingmin Jia提出了一种新颖的多航天器修改版快速终端滑模控制策略。这种MFTSM设计旨在避免奇异性问题，并结合快速终端滑模（FTSM）的优点，提供更快的收敛速度。 文章的关键创新点在于结合了MFTSM和神经网络（NN）逼近技术，提出了一种带有自适应调整法则的分布式MFTSM控制律。这种控制策略允许每个航天器根据自身状态和邻近航天器的信息，动态调整其控制输入，以实现整个编队的姿态同步。 此外，论文还考虑了输入约束问题，即航天器在执行控制任务时可能会遇到的实际限制。在这种情况下，提出的控制方法仍然能够确保系统的稳定性和性能，同时避免违反这些约束。 关键词包括：航天器编队飞行、姿态同步、终端滑模、神经网络以及输入约束，表明该研究涵盖了航天工程中多个关键领域。通过神经网络的学习能力和滑模控制的鲁棒性，该方法能够适应复杂环境并处理不确定性，对于实际航天任务具有重要的应用价值。 文章经过多次修订，最终于2015年6月被接受发表，表明了其在学术界的严谨性和重要性。由Long Cheng通信，进一步确认了该研究在航天控制领域的专业性和影响力。