姿态控制系统冗余设计方法与半实物仿真试验

从系统冗余的角度研究了提高运载火箭姿态控制系统可米住的途径，论述了捷联／捷联，平台／捷联冗余姿态控制系统的组成和工作原理，介绍了用姿态角判别故障和用姿态角速度判别故障的两种故障诊断、切换和重构的模式。对捷联／捷联冗余方案进行了半实物仿真试验。     

应急救生时返回舱分离后的姿态运动研究

研究了低高度大气层内飞船应急返回时返回舱的姿态运动规律。返回舱分离后以非配平攻角飞行，大分离角速度和大气动力矩作用下其飞行姿态不稳定，必须利用自身的控制发动机和受到的气动力拒使其俯仰机动定位到大头朝前的姿态（呈配平飞行），仿真表明这需要一个较长的衰减振荡过程。一种通过实时调整质心位置以改变气动力矩大小，从而达到减小振幅、改善并缩短其振荡过程的方法被提出，它为宇航员承受过载和启动回收着陆系统创造了有利条件。     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

整星零动量小卫星偏置飞行姿态解耦控制

研究了采用反作用飞轮为执行机构的整星零动量卫星绕Ｘ轴大角度偏置飞行模式的姿态解耦控制问题。首先给出卫星姿态运动学和动力学模型，然后在控制作用中引入非线性项对姿态动力学模型线性化，进一步对线性模型进行状态反馈解耦和极点配置。最后，给出了数学仿真算例和仿真结果。     

模糊神经网络控制器在飞行器姿态控制中的应用

基于ＡＫａｗａｍｕｒａ等人提出的Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｙ协作系统概念［１］，根据模糊系统的结构，确定等价结构的神经网络。网络保留了模糊控制系统的优点，空间结构清晰，同时具有学习功能，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制系统的知识规则、模糊推理和学习算法，给出了控制某导弹纵向姿态的仿真结果，结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性。     

运载器饱和非线性姿态控制系统稳定性分析

简要介绍了用描述函数分析饱和非线性系统稳定性的方法，然后在此基础上给出了适合于工程的饱和非线性系统稳定裕度的定义，研究了舵偏角不满足近似关系时，正弦函数非线性对姿控系统稳定性的影响，最后计算了某运载器的伺服机构处于饱和状态时姿态控制系统的稳定裕度。     

小卫星大角度姿态机动控制研究及半实物仿真验证

大角度姿态机动控制技术是高分辨率遥感小卫星的关键技术之一。本文采用瞬时欧拉轴控制算法，在星载计算机原理样机的基础上，考虑反作用飞轮的饱和特性，根据所选择的反作用飞轮和光纤陀螺，在单轴气浮转台上进行半实物仿真验证。仿真结果表明，所设计的定姿与控制算法简单、有效；星载计算机满足控制算法对计算速度的要求。     

国外对地观测卫星高精度姿态控制系统研究

简要介绍了国外对地观测卫星研制开发的历史、现状及其发展趋势，分析和研究了对地观测卫星的姿态控制系统，以及这类卫星所采用的技术手段和所达到的控制精度。同时展望了未来对地观测卫星姿态控制系统的技术要求并提出了相应的对策。     

FY—1C卫星姿态控制系统

针对FY－1C卫星姿态控制系统，给出了系统方案、系统设计、系统特点和飞行试验的结果；对一些新的技术设计和新颖特殊的方案特点，从理论分析和技术实现给出了设计思路和工程实现的方法；分析了FY－1C卫星姿态控制系统在轨运行的结果；对长寿命、低成本和稳定连续运行的工程实现进行了研究；给出了FY－1C卫星姿态控制系统的水平能力和应用发展方向。     

再入飞行器自适应最优姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。