基于RBF神经网络的空间飞网机器人控制策略设计与改进

针对空间飞网机器人清理空间碎片的任务,利用RBF神经网络和滑模控制理论研究了输入受限情况下的稳定控制问题。首先基于图论和质量集中法建立了空间飞网机器人系统的动力学模型,并进行了动特性分析。接着考虑机动单元质量和干扰上界未知的情况,基于RBF神经网络方法设计了直接滑模控制器,可保证输入不受限下空间飞网机器人系统快速稳定。然后考虑执行机构物理约束,引入辅助系统,改进了基于RBF神经网络的直接滑模控制方法,证明了输入受限时系统的稳定性。最后通过数值仿真验证了所设计控制策略的有效性。