[发明专利]空间绳系复合体系统的自适应神经网络动态面控制器

说明书

本发明涉及一种空间绳系复合体系统的自适应神经网络动态面控制器，设计自适应神经网络动态面控制器实现抓捕后复合体的姿态接管控制；针对设计的控制器对系统进行李雅普诺夫稳定性证明。本发明具有以下有益效果：1)、可用于解决抓捕后绳系复合体系统状态受限问题；2)、可用于解决抓捕后绳系复合体系统控制输入受限问题。

技术领域

本发明属于绳系航天器姿态接管控制领域，涉及一种空间绳系复合体系统的自适应神经网络动态面控制器。

背景技术

绳系航天器是通过挠性系绳将空间平台与航天器、抓捕器(飞爪、飞矛、飞舌、飞网等)连接起来而形成的新型空间挠性组合体，这种挠性组合体长度可达几百米甚至数百公里。绳系航天器接管控制可用于失效航天器的救助、太空垃圾清理、静止轨道站位再生等操作。绳系抓捕器抓捕旋转失稳目标后形成复合体，需要利用抓捕器上自带的装置(如推力器、反作用轮、磁力矩器等)配合位于空间平台上的系绳收放装置实现抓捕后复合体的姿态稳定接管控制，便于后续拖曳变轨或者设备维护等。

考虑到绳系系统的高度非线性、欠驱动的特性，绳系系统的控制变得极为复杂。在过去的几十年间，针对绳系系统控制的研究已经取得了一定的进展。目前针对绳系系统的控制方法有以下几种：1)、Peyman Yousefian提出了一种非线性控制率来抑制绳系卫星系统(TSS)的振动；2)、文浩等设计了系绳张力及电流反馈控制律来解决电动力绳系系统的三维释放问题；3)、张帆等设计了自适应控制器来实现绳系复合体的稳定控制；4)、此外，其它控制方法如优化控制策略、分数阶滑模控制方法也被用来实现绳系系统的稳定控制。但是，针对绳系系统状态受限和控制输入受限方面的研究很少；此外考虑到绳系系统未建模因素及环境/轨道摄动的影响，我们难以精确建立绳系系统的数学模型，自适应控制策略在实现绳系系统稳定控制中有着其独特的优势；为解决此类问题，特设计自适应神经网络动态面控制器，用障碍李雅普诺夫函数约束绳系系统状态变量，用径向基函数神经网络在线补偿模型不确定量及干扰，用辅助抗饱和系统解决系统饱和受限问题，控制律由动态面控制方法得到。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，针对空间绳系复合体系统状态受限、模型不确定性和控制输入受限问题，本发明提出一种空间绳系复合体系统的自适应神经网络动态面控制器。

技术方案

一种空间绳系复合体系统的自适应神经网络动态面控制器，其特征在于控制器为：

K₂∈R^3×3为待设计的正定矩阵；

z₂∈R^3×1为速度追踪误差向量；

z₁₁,z₁₂,z₁₃为位置追踪误差向量z₁∈R^3×1的三个分量；

b_a1,b_a2,b_a3为位置追踪误差向量z₁∈R^3×1的三个分量的约束边界；

ξ∈R^3×1为设计的辅助变量；

K_ξ∈R^3×3为待设计的正定矩阵；

为系绳面内角，β为系绳面外角，l为系绳长度，m₁、m₂分别为平台、抓捕后复合体质量,为系统总质量，Ω为轨道角速度，代表(·)对时间的一阶导数；

为辅助虚拟控制律；k₁为正数；