Resumen

En este documento, se investiga un control de modo deslizante neuroadaptativo rápido no singular para sistemas de vuelo en formación de naves espaciales. En primer lugar, se emplea un observador de perturbaciones supertwisting para estimar las perturbaciones externas en el sistema. En segundo lugar, se propone una ley de control de modo deslizante terminal rápido no singular para garantizar que los errores de seguimiento de la formación de naves espaciales converjan a cero en tiempo finito. En tercer lugar, para las partes desconocidas en la dinámica de vuelo en formación de las naves espaciales, se propone una ley de control de modo deslizante neuroadaptativo para compensarlas. Las leyes de control de modo deslizante propuestas no solo logran la formación, sino que también alivian el efecto del cimbreado. Por último, se utilizan simulaciones para demostrar la efectividad de las leyes de control propuestas.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Papel; Control adaptativo de modo deslizante neuro; Sistemas de vuelo en formación de naves espaciales; Observador de perturbaciones supertwisting; Control de modo deslizante terminal; Ley de control adaptativo de modo deslizante neuro.
• Keywords:Paper; Adaptive neurosliding mode control; Spacecraft formation flying systems; Supertwisting disturbance observer; Terminal sliding mode control; Adaptive neurosliding mode control law