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摘要:
随着卫星姿态控制系统对控制精度、鲁棒性和抗干扰要求的不断提高,将模糊神经网络控制引入到三轴稳定卫星的姿态控制中,并采用基于时差(TD)法的再励学习来解决模糊神经网络参数在线调整的问题,可以在无需训练样本的前提下实现控制器的在线学习. 仿真结果表明,这种结合再励学习的控制算法不仅可以满足对姿态控制精度的要求,有效地抵制了外界干扰,并对卫星的不确定性有较强的鲁棒性.
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文献信息
篇名 TD再励学习在卫星姿态控制中的应用
来源期刊 北京理工大学学报 学科 航空航天
关键词 模糊神经网络 再励学习 时差法(TD)
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 信息科学与控制
研究方向 页码范围 248-250
页数 3页 分类号 V448.22
字数 1643字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0645.2006.03.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张宇河 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 63 1094 18.0 32.0
2 刘向东 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 106 1521 21.0 34.0
3 崔晓婷 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 3 7 2.0 2.0
4 王华 3 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊神经网络
再励学习
时差法(TD)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京理工大学学报
月刊
1001-0645
11-2596/T
大16开
北京海淀区中关村南大街5号
82-502
1956
chi
出版文献量(篇)
5642
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