预警卫星姿态控制：RBF神经网络自适应学习滑模方法

"基于RBF网络上界自适应学习的预警卫星滑模控制" 本文主要探讨了在预警卫星动力学系统中应用RBF（径向基函数）神经网络进行上界自适应学习，以解决系统不确定性及强干扰问题，进而实现有效的姿态控制。预警卫星在执行任务时，常常会受到各种不可预知的干扰，如大气阻力、太阳辐射压力等，这些不确定性可能导致控制系统的性能下降。RBF神经网络因其强大的非线性映射能力和快速学习能力，被用来估计和补偿这些不确定性。 RBF神经网络是一种特殊的前馈神经网络，由输入层、径向基函数隐藏层和输出层构成。其基本思想是通过径向基函数的平滑性质，将复杂的非线性关系近似为简单的线性组合，从而能够有效地处理非线性问题。在预警卫星的动力学系统中，当系统的不确定性上界无法直接测量或未知时，RBF网络可以自适应地学习并估计这些不确定性的上界值。 文章中提出了一种基于RBF神经网络的扰动补偿姿态滑模控制方法，特别针对带有摆镜的预警卫星。滑模控制是一种鲁棒控制策略，通过设计一个动态滑动表面，使得系统状态能迅速且无抖振地滑向这个表面，从而达到控制目标。然而，传统的滑模控制可能会因系统参数的不确定性及外界干扰导致严重的抖振。通过RBF网络的学习，可以动态调整控制律，减小这种抖振现象，提高控制性能。 RBF网络结合正交最小二乘(OLS)学习算法，能更高效地更新权重，快速收敛到最优解。文中利用该算法学习不确定性因素的上界，进一步设计出预警卫星的姿态控制规律，以实现扰动的精确补偿。数值仿真结果验证了基于RBF网络上界自适应学习滑模控制策略的有效性，评估了系统的性能指标，如控制精度、响应速度以及抗干扰能力。 这篇论文深入研究了RBF神经网络在预警卫星姿态控制中的应用，提出了新的控制策略，有助于提升卫星在复杂环境下的稳定性和控制效率。这项工作对于理解和改进航天器的制导与控制系统具有重要的理论和实践意义。