【摘要】：為使欠驅(qū)動剛體航天器由于缺少沿某一軸向的控制輸入,而仍能從任意初始姿態(tài)完成調(diào)節(jié)鎮(zhèn)定的目標(biāo),需要解決姿態(tài)系統(tǒng)角速度耦合控制的難題。針對欠驅(qū)動航天器姿態(tài)角和受耦合控制的角速度難以同時收斂的問題,利用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)能夠自動收斂的特性,引入姿態(tài)角作為網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),提出了通過優(yōu)化Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)來改變網(wǎng)絡(luò)輸出的收斂規(guī)律的方法,實現(xiàn)了期望的動力學(xué)與運動學(xué)系統(tǒng)的同步鎮(zhèn)定,并得到其相應(yīng)控制量。最后利用Lyapunov穩(wěn)定性理論分析并證明了Hopfield能量函數(shù)的全局收斂性。改變網(wǎng)絡(luò)輸出方法不依賴于具體的控制律,具有一定程度上的通用性。仿真結(jié)果證明了改變網(wǎng)絡(luò)輸出方法對于欠驅(qū)動航天器姿態(tài)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.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)宇航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41304031)
【分類號】：V448.22

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本文編號：2293183