[发明专利]采用RBF神经网络的挠性结构自适应变结构控制方法

权利要求书

1.采用RBF神经网络的桡性结构自适应变结构控制方法，其特征在于，该控制方法所涉及的控制器包括EI输入成形模块(1)、名义系统(2)、滑膜面控制模块(3)、RBF神经网络(4)和自适应控制率模块(5)，该控制方法为：

EI输入成形模块(1)接收桡性航天器的期望卫星姿态角θ_d，EI输入成形模块(1)将输入的期望卫星姿态角θ_d转换为响应u_EI，所述响应u_EI输出给名义系统(2)，名义系统(2)输出期望卫星姿态信息x_m(t)，同时，所述响应u_EI还输出给桡性航天器，桡性航天器输出实际卫星姿态信息x(t)，期望卫星姿态信息x_m(t)与实际卫星姿态信息x(t)作比较得到其误差e(t)，滑膜面控制模块(3)根据误差e(t)获取适合的滑模面s，滑膜面控制模块(3)输出的滑模面s同时输出给RBF神经网络(4)和自适应控制率模块(5)，自适应控制率模块(5)输出自适应控制率u^*给RBF神经网络(4)，RBF神经网络(4)根据滑模面s和自适应控制率u^*获取调整控制率u_n，所述调整控制率u_n与所述响应u_EI相加的结果u用于控制桡性航天器的卫星姿态达到期望值。

2.根据权利要求1所述的采用RBF神经网络的桡性结构自适应变结构控制方法，其特征在于，实际卫星姿态信息x(t)的向量方程表示为：

x·=Ax+Bu(t)+Buis+Bd(t),]]>

其中，A、B为一次项系数，

名义系统(2)输出的期望卫星姿态信息x_m(t)的向量方程表示为：

x·m=Amxm+Bmuis.]]>

3.根据权利要求1所述的采用RBF神经网络的桡性结构自适应变结构控制方法，其特征在于，误差e(t)按下述公式获取：

e(t)＝x(t)-x_m(t)。

4.根据权利要求1所述的采用RBF神经网络的桡性结构自适应变结构控制方法，其特征在于，滑模面s按下述公式设计：

s(t)=λe+ddte,]]>其中λ＞0。