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08.05.2021 | Special Issue on Computational Intelligence-based Control and Estimation in Mechatronic Systems

Neural network-based robust finite-time attitude stabilization for rigid spacecraft under angular velocity constraint

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications
Autoren:
Bo Yu, Haibo Du, Lijian Ding, Di Wu, Hua Li
Wichtige Hinweise
This work is supported by National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 62073113, 62003122, 61673153, 61773216, Natural Science Foundation of Anhui Province of China under Grant Nos. 2008085UD03, 1808085MF180, and the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No. PA2020GDKC0016.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

In this paper, the problem of attitude stabilization control of spacecraft under angular velocity constraint is investigated. A state-constrained finite-time attitude control scheme is designed by making full use of the model feature of the quaternion. Based on the homogeneous domination approach, the finite-time stability of the closed-loop system is proved. It proves that the angular velocity can be constrained within the limited range at any time. For the attitude loop dynamics subsystem with external disturbances, based on a radial basis function neural network, an integral terminal sliding mode controller is proposed. Finally, the validity and advantages of the proposed control scheme are demonstrated in the simulation section compared with the other two control methods.

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