一种微型卫星的姿态控制智能控制方法技术

本发明专利技术主要包括智能控制体系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神经网络控制与H∞控制相结合的控制方法，神经网络控制，涉及了神经网络控制BP权值控制与H∞控制单元。微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制策略，被设置为：设备自检、初始化系统参数、俯仰、保持或停止、横滚、偏置等姿态运动操作。采用此方法的主要优点是可以动态的解决未知空间环境对微型卫星的姿态控制所造成的扰动。空间环境对微型卫星的姿态控制所造成的扰动。空间环境对微型卫星的姿态控制所造成的扰动。

【技术实现步骤摘要】
一种微型卫星的姿态控制智能控制方法


[0001]本专利技术属于微型卫星控制
，具体涉及一种微型卫星的姿态控制智能控制方法。

技术介绍

[0002]微型卫星的姿态控制方法，目前从公开的文献上获知，主要是采用经典的H∞控制理论进行技术支撑的控制方法，实现微型卫星的空间姿态运动控制，从目前的现状，及其未来的发展方向，H∞控制理论进行的技术支撑，设计的运动控制器，还是存在一定的不足。为了完善这些不足，采用人工智能控制策略，作为H∞控制方法的进一步补充，共同担当，微型卫星的姿态控制。
[0003]采用此方法的主要优点是可以动态的解决未知空间环境对微型卫星的姿态控制所造成的扰动。

技术实现思路

[0004]为解决上述
技术介绍
中提出的问题。本专利技术提供了一种微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法，具有方便使用的特点。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法，主要涉及了智能控制体系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神经网络控制与H∞控制相结合的控制方法。所述神经网络控制，包括神经网络控制BP权值控制与H∞控制单元。
[0006]所述，微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制单元中，被设计了神经网络控制器、神经网络控制辨识器、H∞控制器等。
[0007]所述，神经网络控制器、被设置在智能控制器的中心；神经网络控制辨识器，被设置在智能控制器的两端；H∞控制器，被设置在智能控制器的后端。
[0008]所述，神经网络控制辨识器单元，被用于进行信息数据的感知与识别，在处理完信息数据后，再将被处理的结果信息，传送到神经网络控制器单元中。
[0009]所述，神经网络控制器单元，被用于进行信息数据的复杂性的、非线性的综合处理，在处理完信息数据后，再将被处理的结果信息，传送到H∞控制单元中。
[0010]所述，H∞控制单元，被用于接收神经网络控制器的输出信息并且控制微型卫星的相关执行单元。
[0011]优选的，微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制策略，被设置为，设备自检，检测正常，被设置执行下一单元操作，检测异常，被设置为报警。
[0012]优选的，微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制策略，被设置为，初始化系统参数。
[0013]优选的，微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值
控制与H∞控制策略，被设置为，辨识风向信息数据、风速信息数据、航向信息数据、与本体姿态信息数据等。
[0014]优选的，微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制策略，被设置为，俯仰、保持或停止、横滚、偏置等姿态运动操作。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术一种用于空间环境的神经网络控制与H
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控制微型卫星方法，主要包括了智能控制体系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神经网络控制与H∞控制相结合的控制方法，神经网络控制，涉及了神经网络控制BP权值控制与H∞控制单元。微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制单元中，被设计了神经网络控制器、神经网络控制辨识器、H∞控制器等。神经网络控制器、被设置在智能控制器的中心；神经网络控制辨识器，被设置在智能控制器的两端；H∞控制器，被设置在智能控制器的后端。神经网络控制辨识器单元，被用于进行信息数据的感知与识别，在处理完信息数据后，再将被处理的结果信息，传送到神经网络控制器单元中。神经网络控制器单元，被用于进行信息数据的复杂性的、非线性的综合处理，在处理完信息数据后，再将被处理的结果信息，传送到H∞控制单元中。H∞控制单元，被用于接收神经网络控制器的输出信息并且控制微型卫星的相关执行单元。微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制策略，被设置为，设备自检，检测正常，被设置执行下一单元操作，检测异常，被设置为报警。微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制策略，被设置为，初始化系统参数。微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制策略，被设置为，辨识风向信息数据、风速信息数据、航向信息数据、与本体姿态信息数据等。微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制策略，被设置为，俯仰、保持或停止、横滚、偏置等姿态运动操作。
[0016]采用此方法的主要优点是可以动态的解决未知空间环境对微型卫星的姿态控制所造成的扰动。
附图说明
[0017]图1为本专利技术的总流程图；
[0018]图2为本专利技术的智能控制图；
[0019]图中：
[0020]1、总流程图；s1.1、初始化参数；s1.2、设备自检；s1.3、BP神经网络控制辨识器；s1.4、神经网络控制器；s1.5、H∞控制器；s1.6、执行器(俯仰、停止、横滚、偏置)。
[0021]2、神经网络控制与H∞控制图；s2.1、BP神经网络控制辨识器(前置)；s2.2、神经网络控制器；s2.3、H∞控制器；s2.4、BP神经网络控制辨识器(后置)；s2.5、执行器(俯仰、停止、横滚、偏置)。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]请参阅图1
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2，本专利技术提供以下技术实施方案：一种微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法，主要涉及了智能控制体系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神经网络控制与H∞控制相结合的控制方法。所述神经网络控制，包括神经网络控制BP权值控制s2.1、s2.2s、s2.4与H∞控制单元S2.3。
[0024]本实施例中，微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制单元中，被设计了神经网络控制器s2.2、神经网络控制辨识器s2.1～s2.2、H∞控制器s2.等。
[0025]本实施例中，神经网络控制器s2.2、被设置在智能控制器的中心；神经网络控制辨识器s2.1，被设置在智能控制器的两端；H∞控制器s2.4，被设置在智能控制器的后端。
[0026]本实施例中，神经网络控制辨识器单元s2.1、s2.3，被用于进行信息数据的感知与识别，在处理完信息数据后，再将被处理的结果信息，传送到神经网络控制器单元中。
[0027]本实施例中，神经网络控制器单元s2.2，被用于进行信息数据的复杂性的、非线性的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.根据权利要求1，一种微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法，主要涉及了智能控制体系中的人工智能方面的控制方法，其核心控制策略是基于神经网络控制与H∞控制相结合的控制方法。所述神经网络控制，包括神经网络控制BP权值控制s2.1、s2.2s、s2.4与H∞控制单元S2.3。所述，微型卫星姿态运动在空间环境的智能控制方法中，神经网络控制BP权值控制与H∞控制单元中，被设计了神经网络控制控制器s2.2、神经网络控制辨识器s2.1～s2.2、H∞控制器s2.等。所述，神经网络控制控制器s2.2、被设置在智能控制器的中心；神经网络控制辨识器s2.1，被设置在智能控制器的两端；H∞控制器s2.4，被设置在智能控制器的后端。所述，神经网络控制辨识器单元s2.1、s2.3，被用于进行信息数据的感知与识别，在处理完信息数据后，再将被处理的结果信息，传送到神经网络控制控制器单元中。所述，神经网络控制控制器单元s2.2，被用于进行信息数据的复...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏军，苏宇童，任秉银，邓忠超，苏宇琦，张秋艳，张倞嘉，秦洪德，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：