上海航天
上海航天
상해항천
AEROSPACE SHANGHAI
2008年
5期
33-36
,共4页
挠性卫星%姿态控制%模糊神经网络%控制器%学习算法
撓性衛星%姿態控製%模糊神經網絡%控製器%學習算法
뇨성위성%자태공제%모호신경망락%공제기%학습산법
为改善多挠性体卫星的姿态控制系统,研究了一种基于模糊神经网络的控制器设计.根据某卫星的姿态和挠性动力学模型,给出了模糊神经网络控制器(FNNC)结构及其简化的带动量学习算法.仿真结果表明:FNNC能较好地适应卫星本体参数变化,对外界干扰的抑制能力良好,可满足高精度、高稳定度卫星的姿控要求.
為改善多撓性體衛星的姿態控製繫統,研究瞭一種基于模糊神經網絡的控製器設計.根據某衛星的姿態和撓性動力學模型,給齣瞭模糊神經網絡控製器(FNNC)結構及其簡化的帶動量學習算法.倣真結果錶明:FNNC能較好地適應衛星本體參數變化,對外界榦擾的抑製能力良好,可滿足高精度、高穩定度衛星的姿控要求.
위개선다뇨성체위성적자태공제계통,연구료일충기우모호신경망락적공제기설계.근거모위성적자태화뇨성동역학모형,급출료모호신경망락공제기(FNNC)결구급기간화적대동량학습산법.방진결과표명:FNNC능교호지괄응위성본체삼수변화,대외계간우적억제능력량호,가만족고정도、고은정도위성적자공요구.
