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基于RBF网络上界自适应学习的预警卫星滑模控制: 收藏
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引用; 《吉林大学学报（工学版）》2007年第4期37卷 959-964页; 作者：张明国耿云海贾琳恒哈尔滨工业大学卫星技术研究所哈尔滨150080; 分析了RBF(径向基函数)神经网络的基本结构和数学特性,对于预警卫星动力学系统的不确定性上界值无法测量和未知的情况,采用RBF神经网络可以对较强干扰上界进行自适应学习,并可降低控制和动力学带来的抖振。针对带有摆镜的预警卫星姿态...; 分析了RBF(径向基函数)神经网络的基本结构和数学特性,对于预警卫星动力学系统的不确定性上界值无法测量和未知的情况,采用RBF神经网络可以对较强干扰上界进行自适应学习,并可降低控制和动力学带来的抖振。针对带有摆镜的预警卫星姿态控制问题,提出了一种基于神经网络扰动补偿的姿态滑模控制方法。针对RBF网络正交最小二乘(OLS)学习算法,采用RBF神经网络来学习不确定因素的上界值,并设计了预警卫星的姿态控制规律,解决了预警卫星动力学扰动补偿问题。利用数值仿真估算了基于RBF网络上界自适应学习滑模控制的预警卫星姿态控制系统的性能指标。; 来源：详细信息评论

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