针对任务约束下的航天器姿态控制系统(ACS)在轨重构问题,提出了一种基于自适应动态规划(ADP)的在轨重构算法.首先,综合考虑航天器在轨任务约束条件设计效用函数和性能指标函数,获得离散Hamilton-Jacobian-Bellman(HJB)方程形式的最优重构策略.其次,采用执行依赖启发式动态规划(ADHDP)方法近似求解HJB方程,避免了直接求解HJB方程的“维数灾难”问题.通过简化设计ADHDP执行网络,提高了迭代训练速度;同时在训练中引入ε-greedy因子,避免了训练算法过早陷入局部最优解.仿真结果验证了所提方法的有效性.
姿态控制系统(ACS) 在轨重构 任务约束 自适应动态规划(ADP)