航天器编队是指由多个可进行信息交互的小型航天器组成的相互协作,并具有特定空间构型的空间系统。不同于传统的大型单体航天器,编队航天器需要在通信链路作用下保证航天器间的协作效能,因而协同控制是实施编队飞行的重要基础。其主要研究任务为,通过设计高效的姿态协同控制以及相对位置协同控制方案以达到期望指向和期望构型,并通过碰撞规避等方法保证航天器的飞行安全,使航天器能够精确地完成编队任务,实现对地观测或深空探测。近年来,多智能体系统的一致性理论为航天器编队协同控制提供了新的思路。本文充分利用一致性理论在多体系统协同作业方面的优势,在分布式结构下,以完成姿态同步和队形保持为最终目标,针对系统中的不确定性、外部干扰、状态约束、通信机制、以及飞行安全等几个方面,深入研究航天器编队协同控制,具体研究内容如下。为解决航天器编队系统不确定性和外部干扰等问题,在有向通信拓扑结构下,通过引入神经网络,提出基于RBF神经网络的不确定性估计机制,结合自适应方法,设计分布式姿态协同跟踪控制算法。而后,针对RBF神经网络参数选取困难的问题,利用多层神经网络对不确定性进行估计。此外,结合障碍Lyapunov函数技术设计状态约束控制器,使得跟踪误差满足既定的约束条件,有效提升各航天器姿态控制精度及安全性能。考虑航天器信息交互过程中不可避免的通信时延问题,分别针对常值通信时延和时变通信时延两种情况设计姿态协同控制策略。首先,针对常值通信时延的情况,考虑存在静态领航航天器的编队系统,引入回归矩阵对不确定性项进行线性化处理,并基于确定等价原则,结合自适应方法设计分布式协同控制器,通过Laplace变换得到时滞系统的传递函数,基于频域法对时滞编队系统进行稳定性分析。然后,针对带有时变通信时延的编队系统,考虑存在动态领航航天器且其状态信息仅对部分跟随航天器可知的情况,充分利用跟随航天器自身状态及可接收到的邻居成员信息,构造分布式估计器,基于此估计值,提出姿态协同控制算法。由于频域法不适用于分析带有时变通信时延的系统,因此,采用基于Lyapunov稳定理论的时域分析法,通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,得到稳定条件。考虑到空间多航天器协同还需要以特定的构型进行工作,为保持各航天器间的目标队形,进一步研究了航天器编队相对位置协同控制问题。由于通信设备带宽有限,且连续的数据传输会消耗大量的通信资源,所以连续通信方式存在一定局限性。因此,为减轻航天器编队系统的通信负担,提出基于事件触发的分布式相对位置协同控制策略,将传统连续协同控制器中邻居信息替换成由触发时刻决定的非连续状态。建立事件触发机制选定各航天器的测量状态,通过监测测量状态的误差,判断事件触发情况。分别针对无领航航天器和有领航航天器两种情况,设计状态依赖事件触发函数和混合型事件触发函数,并通过理论分析法证明了不会发生事件被连续触发的Zeno现象。该方法可以调节通信时刻,降低通信频次,从而达到节约系统能源的目的。针对航天器编队的飞行安全问题,研究了考虑碰撞规避的分布式相对位置协同控制方案。首先,为了实现对具有常值速度的动态领航航天器的跟踪,设计分布式估计器对各跟随航天器的期望速度进行估计,通过在控制算法设计过程中引入吸引势函数和排斥势函数,提出领航航天器速度信息局部可知情况下的分布式队形控制算法。针对存在目标跟踪、构型保持及碰撞规避等多任务的航天器编队系统,当任务之间存在冲突时,需要对各任务的执行顺序进行规划。考虑各任务的优先级,对系统任务进行优先级排序,利用零空间投影的方法整合各任务输出,从而计算出参考指令,结合反步法和障碍Lyapunov函数技术,提出一种基于零空间方法的分布式相对位置协同控制策略,该算法优先保证各航天器间无碰撞发生,同时达到期望构型。