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为改善多挠性体卫星的姿态控制系统,研究了一种基于模糊神经网络的控制器设计。根据某卫星的姿态和挠性动力学模型,给出了模糊神经网络控制器(FNNC)结构及其简化的带动量学习算法。仿真结果表明:FNNC能较好地适应卫星本体参数变化,对外界干扰的抑制能力良好,可满足高精度、高稳定度卫星的姿控要求。
某多挠性体卫星姿态的模糊神经网络控制设计
【摘 要】
：
为改善多挠性体卫星的姿态控制系统,研究了一种基于模糊神经网络的控制器设计。根据某卫星的姿态和挠性动力学模型,给出了模糊神经网络控制器(FNNC)结构及其简化的带动量学习
【机 构】
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上海航天控制工程研究所
【出 处】
：
上海航天
【发表日期】
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2008年5期
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