无拖曳控制系统的自适应神经网络控制器设计

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为了探讨天文动力学、探测地球引力波、确定地球重力场,必须保证人造卫星精确地沿低轨道运行,即无拖曳卫星。其中的无拖曳控制系统旨在通过推进器来对非保守力,即干扰(包括大气阻力、太阳辐射压和地面反射等),进行补偿,抵消卫星所受到的非保守力作用,从而保证卫星完全跟随引力轨道。本文将研究具有单个质量块的低轨卫星无拖曳控制系统的不确定建模和控制器设计。目前已有的研究工作主要对无拖曳卫星模型进行线性化,然后基于该线性模型进行控制器设计,此种方法忽略了无拖曳卫星控制系统中的非线性因素,因此降低了控制器的精度。本文直接针对无拖曳卫星控制系统的非线性模型进行分析,首先建立了无拖曳卫星的动力学模型,针对系统建模过程中的线性化和未建模动态,利用RBF神经网络对非线性项进行拟合和补偿,在忽略交叉耦合的情况下,基于Lyapunov稳定性理论和自适应反步控制,建立了自适应神经网络权值自适应律,设计了一种自适应神经网络控制器,从而保证了闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能,实现了无拖曳卫星控制系统的设计要求。随后,考虑子系统之间的交叉耦合问题,将无拖曳控制系统看作由三个子系统组成的关联系统,采用分散控制策略,将系统分解成三个子系统,然后针对每个子系统单独进行控制器设计,每个控制器只包含该子系统的输入输出信息,共同完成整个系统所要求达到的控制目标。最后,仿真结果表明了控制器的有效性。
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