基于RBFNN的H∞时变航天器编队控制策略

本文主要探讨了在航天器系统中实现H∞时变编队控制的问题。作者们关注的核心是设计一个既能满足动态变化的编队任务又具有卓越性能的控制策略。他们首先采用了基于估计器的null空间行为控制方法，这种方法允许精确地构建航天器间的协同行为。通过这种方法，他们为每个航天器设计了一个详细的形成任务函数，确保了在执行任务过程中所有航天器能精确协同工作。 接着，为了处理时变性问题，作者引入了后退微分法（backstepping technique），这是一种递归的设计技术，能够有效地处理非线性和不确定性。结合这一技术，他们利用径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Networks, RBFNN）的泛函逼近特性。RBFNN的强项在于其能够自适应地学习和拟合复杂的非线性映射，这对于航天器之间的实时协调控制至关重要。 通过RBFNN的适应性学习，航天器可以根据环境变化和任务需求实时调整其速度和位置，以保持在预定的时变编队结构中。这种H∞控制策略旨在最小化航天器间的性能误差，并确保整个编队在面对外部干扰或内部不确定性时仍能维持稳定且高效的运行。 此外，文章还可能涵盖了控制器的稳定性分析、仿真结果展示以及与传统控制方法的比较，以证明新方法在实际应用中的优势。结论部分可能会总结研究成果，提出未来可能的研究方向，如扩展到更复杂的编队结构或者考虑更多的约束条件。 这篇研究论文提供了一种创新的控制框架，将H∞理论与时变编队任务需求相结合，为多航天器系统的自主控制和协作提供了新的解决方案，对于航天领域的编队控制技术的发展具有重要意义。