【摘 要】
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低轨无拖曳（Drag-free）卫星为相对论的验证、引力波探测以及地球重力场的测量提供了低干扰的试验环境.目前已有的工作主要对无拖曳卫星模型进行线性化,然后进行控制器设计,此种
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低轨无拖曳（Drag-free）卫星为相对论的验证、引力波探测以及地球重力场的测量提供了低干扰的试验环境.目前已有的工作主要对无拖曳卫星模型进行线性化,然后进行控制器设计,此种方法忽略了无拖曳卫星控制系统的非线性环节,因此降低了控制器的精度.本文将基于Lyapunov稳定性理论和自适应反步控制,直接针对无拖曳卫星控制系统的非线性模型进行分析,设计一种自适应神经网络控制器.针对系统建模过程中的线性化和未建模动态,利用RBF神经网络对非线性项进行拟合和补偿,建立自适应神经网络权值自适应律,保证闭环系统具有较好
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