随着各国深空探测任务紧锣密鼓的开展,航天器作为核心载体,备受关注,而其控制系统更是起着关键作用。在控制系统中,姿态控制系统在获取并保持航天器空间定向过程方面发挥着极其重要的作用,尤其是姿态控制系统的安全性和稳定性是确保航天器能够顺利完成深空探测及其它任务的重要保障。众所周知,航天器姿态控制系统本身具有强耦合、强非线性等特点,加之受燃料耗损、有效载荷(如可见光相机、天文望远镜等)运动和太阳能帆板转动等影响,会导致转动惯量具有很多不确定性;同时,深空环境的复杂多变会对其造成一些不利的外界干扰;此外,在恶劣复杂的深空环境中,由于长时间在轨运行,使得航天器的执行机构会发生一些难以避免的故障,这些故障也会严重影响姿态控制系统的稳定性,进而会导致航天器的深空任务无法正常进行并缩短航天器寿命;另外,航天器的执行机构输入饱和、运载器及其他部件在航天器发射过程中的剧烈抖动导致执行器的安装偏差也会对姿态控制系统的安全可靠性产生非常不利的影响。综上所述,以上不利因素的存在使传统姿态控制方法在航天器执行复杂任务时无法满足多性能指标的要求,严重情况下甚至会导致航天器深空任务的无法顺利完成。基于此,本文以设计高安全性与强稳定性的航天器姿态容错控制方案为目标,分别结合滑模控制、RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Network,简称RBF NN)、模糊控制、自适应控制、扩张状态观测器(Extended State Observer,简称ESO)、自适应模糊观测器和鲁棒控制等先进控制算法,从理论分析和数值仿真两方面对各个新型姿态容错控制方案进行研究。本文主要完成的工作内容如下:针对航天器的执行器发生部分失效甚至完全失效故障的情况,设计了基于RBF神经网络的自适应姿态跟踪容错控制算法。首先,对于不确定函数,利用RBF神经网络方法本身具有的无限逼近能力进行逼近,再利用滑模控制的快速响应及强鲁棒性等优势,实现航天器的快速、稳定的姿态跟踪控制效果。设计的控制方案不但减少了对航天器系统变量的严格假设,而且使计算量大大减少(只包含一些简单函数),同时也降低了保守性。其次,通过Lyapunov理论证明与分析得到结论:所设计的姿态容错控制器能保证在惯性不确定、执行器故障及外界干扰影响下,航天器系统的所有状态及姿态跟踪误差是一致有界的。最后,通过仿真分析,在执行器健康工作、执行器发生部分失效甚至完全失效故障等不同情况下,对控制算法的有效性进行了验证。考虑携带不同数目执行器的两类航天器,结合快速非奇异终端滑模面和模糊逻辑系统,设计两种有限时间自适应模糊姿态容错控制方案。与一般线性滑模面相比,快速非奇异终端滑模面收敛速度更快、精度更高且避免了终端滑模面存在奇异问题的缺点。然后,进一步与模糊控制结合,削弱了滑模控制产生的抖振现象,提高了控制方案的稳定性,同时达到了快速收敛效果。其次,在原理上,根据Lyapunov理论和有限时间稳定理论对所提出的两种有限时间控制算法的稳定性进行论证,完成了详细、严格的有限时间稳定性证明过程。最后,考虑执行器发生故障的不同程度,对两类航天器分别进行仿真分析,验证了本章提出的有限时间姿态容错控制方案的可行性及对故障的容错能力的有效性。针对航天器的角速度不可测量及执行器输入饱和问题,设计无需角速度测量的模糊自适应姿态容错控制方法。首先,对航天器常配置的执行机构-反作用飞轮发生的故障建立数学模型。考虑航天器携带三个反作用飞轮,其中某些会发生类型一和类型二故障。利用模糊自适应观测器较好的估计能力及较强的鲁棒性估计不可测的角速度。其次,利用Backstepping控制方法的快速响应特性,设计新型输出反馈姿态容错控制方案。所提出的姿态容错控制算法可以保证某些执行器发生类型一、类型二的故障时,航天器仍然保持高性能姿态跟踪效果。重要的是,该方案还同时处理了执行器饱和问题,使得航天器不再受执行器物理或能量的限制。从而大大提高了航天器的姿态控制性能,增强了整个闭环系统的稳定性。最后,考虑反作用飞轮发生常值故障和时变故障两种类型,对本章提出的算法进行仿真分析,验证了其有效性。考虑受转动惯量不确定、反作用飞轮故障及安装误差、外界干扰影响的航天器,设计基于扩张状态观测器的姿态容错控制方案。统一将所有不确定和外扰力矩视为系统总扰动,设计新型有限时间扩张状态观测器(ESO),对总扰动进行有限时间估计补偿。进一步结合快速非奇异终端滑模控制技术,提出了具有快速、高精度、抗扰性强的容错控制方案。值得注意的是,这里将滑模控制和ESO相结合,关键之处是利用滑模控制的快速响应优势弥补了ESO估计有限的缺点,同时,ESO的鲁棒性又有效抑制了滑模的抖振现象,实现了两种不同控制方法的优势互补。从而,在方法原理和技术实现上,显著提高了航天器姿态控制系统的安全性和稳定性。接下来,根据Lyapunov理论和有限时间稳定性理论,首次完成了ESO的严格、详细的有限时间收敛性证明,给出了观测误差收敛时间的精确表达式。在仿真部分,将该方案和其他两种方案进行对比,说明本章算法的优势和有效性。最后,将对本文做简要总结和对未来工作进行展望。