柔性航天器姿态的在线神经网络控制

摘要

研究了由一个中心刚体带有一对柔性梁的航天器的神经网络控制问题。使用广义卡尔曼滤波训练算法对辨识神经网络和神经控制器进行在线训练，使用间接模型参考自适应控制算法对受控对象进行控制，提出了一种当被控对象的某些状态变量无法量测时进行在线辨识、控制的解决办法。仿真结果表明，此控制方案可以实现刚体由静止到静止的姿态机动，并且对附件振动有很强的抑制作用。