In this dissertation, stable embedding technique and adaptive dynamic programming are combined to handle the satellite attitude control problem. The dynamic system defined on manifold is extended to the Euclidean space by stable embedding technique. Adaptive dynamic programming is applied on the extended system to approximate the control policy that stabilizes the system and minimizes some predefined performance index, under the situation that the system knowledge is imprecise. It is shown through numerical analysis that the attitude system is stabilized at the desired state by approximated controllers. Performances of these approximated controllers are quite close to that calculated by ACADO as the approximation order increases.
본 논문에서는 위성의 자세 제어 문제를 해결하기 위하여 스테이블 임베딩 기법과 적응 동적 계획법을 결합한다. 다양체에서 정의된 동적 시스템은 스테이블 임베딩 기법으로 유클리드 공간으로 확장된다. 적응 동적 계획법은 시스템 정보가 부정확한 상황에서 시스템을 안정화하고 사전 정의된 성능지수를 최소화하는 제어 정책을 근사 하기 위해 확장된 시스템에 적용된다. 수치해석을 통해 자세 시스템이 근사 제어기에 의해 목표 상태에서 안정화되는 것이 확인되었다. 이러한 근사 제어기의 성능은 근사 차수가 증가할수록 ACADO에서 연산한 제어기의 성능과 매우 비슷한 값을 갖는다.
