一种卫星姿态超敏捷摆扫神经网络最小参数学习滑模控制方法

本发明公开了一种卫星姿态超敏捷摆扫神经网络最小参数学习滑模控制方法，属于微小卫星姿态控制技术领域，包括步骤S1.在卫星控制过程中，建立神经网络的实际输出模型；S2.引入最小参数学习法代替径向基函数神经网络的权值调节，将对神经网络权值矩阵W的计算转化为对单个参数的求解；本方法通过利用快速Terminal滑模控制使系统状态在有限时间内收敛至零，并通过径向基函数神经网络来逼近滑模中的切换项，实现了削弱抖振的目的；同时，设计最小参数学习法来代替径向基函数神经网络的权值调节，避免权值矩阵大量运算，有效提高了控制器效率，具有收敛、成像和控制效果好的特点。