论文部分内容阅读
研究使用神经网络结构的近似动态规划(Approximate Dynamic Programming,ADP)方法解决欠驱动刚体航天器姿态运动的最优控制问题。首先,依据多体系统动力学理论建立研究对象的姿态运动方程,并将其转化为控制系统的状态方程,然后利用ADP方法,通过评价网络逼近代价函数,执行网络逼近最优控制,并且给出效用函数的具体表达式,最后通过神经网络的在线学习,实现对研究对象姿态运动规划的最优控制。数值仿真结果验证了ADP方法能够有效求解欠驱动航天器姿态运动规划最优控制问题的有效性。