Adaptive output feedback tracking control for 6 DOF spacecraft f...

Adaptive output feedback tracking control for 6 DOF spacecraft formation flying under actuator faults 这篇研究论文的主题是“6自由度(6 DOF)航天器编队飞行在执行器故障下的自适应输出反馈跟踪控制”。在深入探讨这篇论文之前，我们先了解一下几个关键概念和知识点。 航天器编队飞行（Spacecraft Formation Flying, SFF）是指一系列航天器通过相互协作，共同完成一些复杂任务的模式。这样的编队可以更有效地执行例如地球观测、深空探索等多种太空任务。6自由度指的是航天器在三维空间中可以进行的六种基本运动：沿X、Y、Z三个轴的平移（线性运动）以及围绕这三个轴的旋转（角运动）。每个自由度都需要精确控制以保持编队的正确形状和动态特性。 执行器故障是指航天器上的推进器、控制面等执行机构无法按预期工作，这会直接影响航天器的位置、速度、姿态等控制变量。因此，如何在执行器发生故障的情况下保证航天器编队的稳定飞行，是航天器编队飞行控制中必须考虑的问题。 自适应输出反馈跟踪控制是一种控制策略，它不依赖于系统内部所有状态的完全信息，而只依赖于系统的输出信息。在实际应用中，这意味着控制系统能够根据实际测量到的航天器行为来调整其控制信号，从而实现对期望轨迹或姿态的跟踪。 神经网络（Neural Network, NN）是一种模仿人类大脑神经元连接方式的计算模型，常用于识别和逼近未知的系统动态模型。在本论文中，神经网络技术被应用于未知航天器动态的近似，以便在没有精确模型的情况下实现有效的控制。 论文中提到的“伪速度滤波器”是一种设计用于航天器动态系统中的滤波器，它能够从输出信号中估计出速度信息，这对于仅依靠输出反馈的控制系统来说是一个重要的补充。 论文的研究表明，在所提出的控制策略下，航天器编队飞行的跟踪误差具有“统一最终有界性”，这意味着即使存在执行器故障和其他不确定因素，航天器编队的跟踪误差也会被限制在一个可接受的范围内。 论文中提到的输入约束是指系统实际应用中可能遇到的输入信号的限制，例如推进器的力矩和推力大小通常都有最大和最小限制。设计一个有效的控制策略时，需要确保控制命令不会超出这些约束。 这篇论文提出了一种针对6自由度航天器编队飞行在执行器故障情况下的自适应输出反馈跟踪控制方法。该方法利用伪速度滤波器估计速度信息，采用自适应神经网络技术逼近未知动态，并设计了一个低成本的容错部分来补偿执行器故障。此外，论文通过仿真结果证明了所提方法的有效性。这样的研究对于未来复杂航天任务的执行具有重要的指导意义，它提供了在航天器面临各种不确定性时如何维持编队飞行稳定性的理论依据和技术支持。