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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.
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文献信息
篇名 基于机器学习的卫星姿态控制律设计
来源期刊 航天控制 学科 航空航天
关键词 遗传编程 机器学习 控制 姿态 卫星
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 空间飞行器制导、导航与控制技术
研究方向 页码范围 61-65
页数 分类号 V412.4+2
字数 3553字 语种 中文
DOI
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 董云峰 北京航空航天大学宇航学院 59 234 8.0 13.0
2 钟山 北京航空航天大学宇航学院 1 6 1.0 1.0
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航天控制
双月刊
1006-3242
11-1989/V
大16
北京142信箱402分箱
80-338
1983
chi
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