基于机器学习的卫星姿态控制律设计

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摘要：传统的优化算法只能针对给定控制律的指定参数进行优化。机器学习的方法，不仅进化参数，而且可以按给定准则进化出卫星姿态控制律表达式。建立卫星姿态动力学模型及敏感器和执行机构的原理与误差模型，构成含噪声的单自由度的闭环数字仿真系统。统计一段时间内仿真结果的姿态精度和稳定度作为该控制律的适应度函数。针对姿态控制律选定合适的函数集，利用树结构描述控制律表达式，然后应用遗传编程的交叉变异等方法让计算机自动进化姿态控制律。数字仿真表明，采用此方法能在含不确定性噪声的影响下进化出更优异的控制律。与传统PID控制律相比，进化后的控制律响应快，无超调，控制精度高，可以应用于卫星姿态控制中。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/90122X/201104/38967440.html

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关键词：机器学习 学习的 学习的方法 cqvip 不确定性 遗传编程 机器学习 控制 姿态 卫星