【摘 要】
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针对存在惯量不确定性和执行机构故障的航天器姿态控制问题，提出了一种基于强化学习的预设性能容错控制方法。采用预设性能方法设计航天器的姿态控制器，以保证控制过程的暂态响应。为了在线补偿惯量不确定，在预设性能控制器的基础上引入强化学习算法，使用评判网络近似代价函数，用于评估系统的性能，同时使用动作网络产生前馈补偿控制，用于处理惯量不确定。接着设计自适应补偿控制，补偿执行机构故障和外扰动对航天器姿态的影响
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助（YWF-22-L-801）；
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针对存在惯量不确定性和执行机构故障的航天器姿态控制问题，提出了一种基于强化学习的预设性能容错控制方法。采用预设性能方法设计航天器的姿态控制器，以保证控制过程的暂态响应。为了在线补偿惯量不确定，在预设性能控制器的基础上引入强化学习算法，使用评判网络近似代价函数，用于评估系统的性能，同时使用动作网络产生前馈补偿控制，用于处理惯量不确定。接着设计自适应补偿控制，补偿执行机构故障和外扰动对航天器姿态的影响。基于Lyapunov稳定性理论，证明了整个闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的容错控制方法能够实现航天器执行机构故障情况下的稳定控制。
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