利用RBF神经网络算法进行控制卫星

资 源 简 介

利用RBF神经网络算法进行控制卫星

详 情 说 明

RBF神经网络作为一种高效的非线性函数逼近工具，在卫星控制领域展现出独特优势。面对卫星编队中复杂的动力学模型，传统控制方法往往难以处理高度非线性耦合问题，而RBF神经网络通过其三层前馈结构能够有效解决这一难点。

在轨道控制方面，RBF网络通过学习卫星相对运动动力学特性，可在线调整控制参数以适应轨道摄动和干扰。其隐含层的径向基函数能够快速匹配卫星状态变化，输出层则生成精确的控制指令，维持编队构型稳定。

姿态控制环节中，网络会建立卫星姿态动力学与执行机构响应的映射关系。当卫星受到空间环境力矩干扰时，RBF网络能通过高斯函数的局部响应特性，仅激活相关神经元进行局部参数调整，这种机制显著提升了控制系统的响应速度和抗干扰能力。

实际应用中需要注意网络初始参数的合理设置，特别是隐含层中心点的分布需覆盖卫星可能的状态空间。同时结合在线学习算法持续更新网络权重，使控制系统具备应对长期任务中模型不确定性的能力。这种智能控制方法为未来大规模卫星编队协同作业提供了新的技术路径。