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作者：BIYOGO NCHAMA Vicente Angel Obama;师鹏;LEE Xinmei;
单位：北京航空航天大学宇航学院;航天器设计优化与动态模拟技术教育部重点实验室;
摘要：针对多航天器编队系统的路径规划与碰撞规避问题，提出一种基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)的智能自适应控制方法。首先引入一种时间参数，将相对轨道动力学方程变成“新型简化非线性模型”。基于Lyapunov方法设计了一种非线性反馈控制律；进而利用RBF神经网络提出了一种适用于多航天器路径规划的智能自适应控制方法。基于指数型人工势函数研究了编队系统的碰撞规避(Collision Avoidance, CA)策略。最后，将RBFNN轨迹控制律与CA碰撞规避策略结合成RBFNN&CA综合控制算法，采用由5个航天器组成的编队系统进行环绕编队保持与重构仿真及分析。仿真结果表明，所提出的RBFNN&CA策略便于长期和复杂环境下的多航天器编队飞行控制，能够提高编队系统的安全性，可以为空间飞行任务中应用智能控制提供参考。
关键词：航天器编队路径规划;;航天器碰撞规避;;智能自适应控制;;神经网络控制
基金资助：空间智能控制技术全国重点实验室开放基金资助(HTKJ2023KL502007)
