驱动航天器姿态的控制系统优化设计

发布时间：2018-10-25 08:37

【摘要】：为使欠驱动刚体航天器由于缺少沿某一轴向的控制输入,而仍能从任意初始姿态完成调节镇定的目标,需要解决姿态系统角速度耦合控制的难题。针对欠驱动航天器姿态角和受耦合控制的角速度难以同时收敛的问题,利用Hopfield神经网络的状态能够自动收敛的特性,引入姿态角作为网络状态,提出了通过优化Hopfield神经网络结构参数来改变网络输出的收敛规律的方法,实现了期望的动力学与运动学系统的同步镇定,并得到其相应控制量。最后利用Lyapunov稳定性理论分析并证明了Hopfield能量函数的全局收敛性。改变网络输出方法不依赖于具体的控制律,具有一定程度上的通用性。仿真结果证明了改变网络输出方法对于欠驱动航天器姿态控制是可行的。
[Abstract]:In order to make the underactuated rigid spacecraft achieve the objective of stabilization from any initial attitude due to the lack of control input along an axial direction, the problem of angular velocity coupling control of the attitude system needs to be solved. Aiming at the problem that the attitude angle of underactuated spacecraft and the angular velocity controlled by coupling are difficult to converge at the same time, the state of Hopfield neural network can converge automatically, and the attitude angle is introduced as the network state. A method of changing the convergence law of network output by optimizing the parameters of Hopfield neural network structure is proposed. The desired synchronization stabilization of dynamics and kinematics system is realized and the corresponding control quantity is obtained. Finally, the global convergence of Hopfield energy function is analyzed and proved by using Lyapunov stability theory. Changing the network output method does not depend on the specific control law, so it has a certain degree of versatility. The simulation results show that changing the network output method is feasible for underactuated spacecraft attitude control.
【作者单位】： 北京理工大学宇航学院;
【基金】：国家自然科学基金(41304031)
【分类号】：V448.22

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本文编号：2293183