研究生毕业论文开题报告范文样本怎么写？本文将以计算机论文为例，为大家分享一篇开题报告的范文样本，标题是“基于神经网络的航天器群智能控制 技术研究”，具体详情如下。
一、论文开题报告基本框架
论文开题报告一般由以下八个部分组成（每个院校都有固定的开题报告模板，可能有所差异，大家可以参照各自学院的要求进行写作）。具体内容如下：
1.选题的背景及意义
2.研究目标及内容
3.研究方法
4.论文大纲
5.技术难点和可能的解决方案
6.预期成果及可能的创新点
7.论文工作计划
8.参考文献
二、选题的背景及意义
1.1.1 研究背景
自 20 世纪 80 年代以来，微电子、轻型材料等新一代高新技术开始了飞速地更新换代。得益于此，航天器技术的发展也日新月异[1]。微型电子元器件以及新材料的出现催生出了集成化理念，不仅使得航天器的质量和体积迅速减小，甚至还增加了相应的容量性能，整个航天器系统的研发成本得到了有效的控制，研制周期也大大缩短。但随着空间探索任务难度的不断加大，传统单一航天器的功能密集度再难得到质的提升，于是便设想将航天器设计中的功能模块化概念扩展到更高层级。在此基础上，美国航空航天局在 20 世纪 90 年代末期提出了分布式航天器系统的概念，即航天器群系统[2]。
航天器群系统，是指由不同航天器组成的多航天器系统。该多航天器系统中的各个航天器在物理上并无结构关系，而是通过通信链路进行信息交换，进而形成一个虚拟整体。因此，原先由单一航天器承担的系统任务可以按功能分类，并分布到多航天器系统中的各个航天器上。通过各个航天器上搭载的有效载荷，分别完成指定任务或者采集特定信息，然后经过通信链路将任务成果进行交换和汇总，最终以群的形式共同完成某一太空任务[3]。航天器群系统的出现能完成传统单一航天器系统不能实现的大孔径、长基线任务，并且凭借其结构灵活的特性，可实现快速地空间机动响应，极大地扩充了传统单一航天器的应用领域及应用模式。但是航天器群系统的出现，也对现代航天控制技术提出了更高的要求。保持航天器群系统中各成员之间的姿态统一，维持航天器群编队构形稳定，是完成各类航天任务的基本需求，这也成为航天器群控制系统研究的重要课题之一。
航天器群控制的研究可以分为姿态控制、轨道控制以及姿轨耦合控制三个方面[4]。姿态控制的目的是为了让航天器群在轨工作期间，保持其对任务目标的精确指向。航天器轨道控制的目的是为了维持航天器在目标轨道上，而针对航天器群来说就是需要保持期望群构形。航天器姿轨耦合控制主要应用于航天器交会对接方面，对于航天器群来说则是需要在保持群成员之间的期望相对位置的同时，达到其期望姿态。航天器控制系统主要由姿态敏感器、执行机构和控制器三个部分组成，大多采用自旋稳定或双自旋稳定的控制方案。而在航天器的控制技术方面，使用最多的还是经典的 PID 控制。但是随着航天器的高度集成化，以及太空探索任务难度的不断提升，采用固定参数的 PID 控制逐渐显露出了短板。在太空飞行任务执行过程中，航天器遇到的时变、非线性参数情况，使得经典航天器控制技术捉襟见肘。近些年，尤其在航天器群系统的概念提出后，其更注重各航天器群成员之间的自主协同飞行的特性使得这种缺陷更加明显，因此对航天器群系统控制的研究需求与日俱增。
1.1.2 研究意义
为了解决经典航天器控制技术不能很好地适应现代航天器群控制需求的问题，智能控制技术的研究越来越受到重视。神经网络凭借其可以并行处理信息并进行分布式存储的能力，快速进入了航天器群控制研究的视野。神经网络的非线性映射能力可用于机器人控制、系统辨识等实际应用，并处理其中存在的输入与输出之间的非线性映射关系。神经网络凭借其对输入的强大识别能力可以对输入进行满足需求的分类，实现对非线性曲面的逼近，具有强大的分类识别能力。同时，现实世界中存在大量需要经过经验总结才能得出的知识，传统知识获取方法仅适用于具有准确定义的模型，而神经网络利用分布式存储的优势无需先验知识便可以从输入中获取特征，并建立非线性映射关系。由此可见，利用神经网络进行航天器群智能控制技术的研究具有重要意义。
三、研究内容
本文以主从式航天器群为研究对象，针对航天器群系统的智能控制问题进行了研究。以神经网络作为研究工具，设计了主从式航天器群姿态协同控制器、航天器群编队飞行控制器，并对航天器群进行队形重构过程中的控制问题进行了研究，文章共分为六章，主要研究内容安排如下：
第一章，主要介绍了本文的研究背景及意义，并简要介绍了本文的研究对象航天器群的概念与分类，对自 2000 年到未来 2025 年期间人类已经实施或计划实施的航天器群编队飞行任务进行了归纳与总结。然后，对航天器群控制技术研究现状进行了概述。最后，对神经网络控制的基本原理与分类进行了简介，并着重分析了本文使用的神经网络在航天器群控制中的应用方法。
第二章，主要针对本文的研究对象航天器群进行建模分析，首先介绍了描述航天器姿态所需使用的空间坐标系与姿态描述方法，在此基础上建立了航天器姿态运动学与动力学模型。然后，介绍了航天器控制系统模型，并对其中的执行机构进行了简要介绍。最后对航天器群构形进行了分类，并建立了航天器群相对运动动力学模型。
第三章，针对主从式航天器群姿态协同控制问题，设计了一种基于前馈神经网络的航天器群自适应姿态协同控制器。首先，介绍了本文所使用的航天器控制系统执行机构 FMMR 的工作原理，并进行建模分析。然后，设计了一种新型结构的神经网络自适应姿态协同控制器，并使用李雅普诺夫定理证明了控制器稳定性。最后，通过两组仿真案例，验证了所设计的神经网络自适应控制器对“一主两从”式航天器群姿态协同控制的有效性。
第四章，针对主从式航天器群编队飞行控制问题，设计了一种神经网络滑模控制器。首先给出了航天器群相对运动动力学模型，在此基础上设计了滑模控制器，使得在航天器群飞行过程中，从航天器能够满足期望时变轨迹与姿态，然后使用神经网络弥补航天器动力学建模过程中的不确定性量及外部干扰，消除了滑模控制器的抖振问题，并提高了控制精度。最后，利用主从式航天器群编队飞行控制案例，对所设计的神经网络滑模控制器的控制性能进行了仿真验证。
第五章，研究了航天器群队形重构控制问题。首先给出了航天器群初始队形、目标队形以及基于燃料最省原则和势函数法的群队形重构策略，并进行了仿真实验。然后，利用一种随机权值学习算法构建了随机权值神经网络，优化了第四章设计的神经网络滑模控制器。最后利用MATLAB 与 STK 互联仿真技术，对航天器群队形重构进行了仿真验证与可视化演示，表明了所优化神经网络控制器的快速性与有效性。
第六章，对全文的主要研究内容进行了总结，并针对后续研究方向进行了展望。
四、研究方法
针对主从式航天器群姿态协同控制问题，提出了一种基于前馈神经网络的自适应姿态协同控制方法。对航天器群控制系统所使用的执行器——自由分子流微型电阻加热推进器进行了建模分析。设计了一种新型结构的自适应姿态协同控制器，采用前馈神经网络的非线性映射能力解决了传统 PD 控制器无法有效应对外部干扰、执行器失效情况的问题，并引入李雅普诺夫函数证明了航天器群自适应姿态协同控制系统的稳定性。
针对主从式航天器群编队飞行控制问题，提出了一种神经网络滑模控制方法。当模型不确定性与外部扰动较强时，单一滑模控制无法保证系统的稳定性。对此设计了一种神经网络滑模控制器，采用一种新的算法构建前馈神经网络，并优化了初始权值分配方法。利用该神经网络消除了航天器群飞行过程中，外部扰动等不确定性对航天器群相对位置和姿态控制的影响，在提高了控制器性能的同时，解决了控制输入限制问题。 针对主从式航天器群队形重构过程中的控制问题，设计了一种基于神经网络的航天器群队形重构控制策略。
以“一主四从”结构的航天器群队形重构为例，基于燃料最省和势函数法给出了队形重构策略。通过随机权值学习算法构建了随机权值神经网络，并在此基础上利用随机权值神经网络控制器对航天器群队形重构过程进行了控制，从而实现对群系统机动过程中的控制研究。
五、研究结论
本文以主从式航天器群为研究对象，以提高航天器群系统自主控制能力为目标，主要研究了航天器群姿态协同控制策略、航天器群编队飞行控制策略，以及航天器群队形重构过程中的控制问题。 首先介绍了研究课题的背景与意义，对航天器群系统及神经网络控制技术进行了介绍。然后介绍了研究航天器群控制问题所需的坐标系，并在此基础上建立了航天器群系统编队飞行模型与航天器姿态控制系统模型，同时介绍了常用的航天器执行机构。最后，针对基于神经网络的航天器群智能控制问题，本文进行的主要研究内容如下：
（1）研究了基于神经网络的主从式航天器群姿态协同控制策略。针对航天器姿态控制系统存在固有的非线性特性、动力学模型的不确定性、外部干扰以及执行器故障导致的不确定性，设计了一种基于神经网络的航天器群自适应姿态协同控制器，并使用李雅普诺夫函数证明了该控制系统的稳定性。最后，通过对“一主两从”式航天器群姿态控制系统添加外部干扰以及设置执行器故障情况，进行了仿真实验。结果表明，该基于神经网络的自适应控制策略能够在存在外部扰动和执行器故障的情况下实现航天器群姿态协同控制，验证了控制器的有效性。
（2）研究了基于神经网络的航天器群编队飞行控制策略。针对主从式航天器群中从航天器围绕主航天器进行空间圆轨道运行的情况，设计了一种利用主航天器与从航天器之间相对位置和姿态误差设计的神经网络滑模控制器。首先，对从航天器与主航天器间的相对运动动力学模型进行了建模分析，并基于相对位置与姿态误差设计了滑模控制器，证明了闭环系统的全局稳定性。然后，针对航天器控制输入受限，即控制增益不能任意大的情况，设计了神经网络滑模控制器，利用神经网络对不确定性进行补偿，消除了滑模控制器的抖振以及需要较大输入的缺点。最后利用“一主一从”式航天器群编队飞行案例进行了仿真验证，结果表明所设计的控制器提高了航天器群飞行过程中相对位置和姿态控制的精度。
（3）研究了基于随机权值神经网络滑模控制器的航天器群队形重构控制策略。首先，利用主从式航天器间的相对运动动力学模型，设计了航天器群初始构形与目标构形，以及基于燃料最省原则及势函数法给出了航天器群队形重构方案。然后，采用随机权值学习算法训练前馈神经网络，使得该神经网络能够自主确定隐含层初始权值。最后，利用 STK 与 MATLAB 互联仿真技术，对“一主四从”式航天器群队形重构过程进行了控制仿真。仿真结果表明，所设计的随机权值神经网络滑模控制器，能够在航天器群队形重构过程中使得从航天器达到期望轨迹，从而验证了控制算法的有效性与快速性。
六、论文进度安排
20XX年11月01日-11月07日 论文选题
20XX年11月08日-11月20日 初步收集毕业论文相关材料，填写《任务书》
20XX年11月26日-11月30日 进一步熟悉毕业论文资料，撰写开题报告
20XX年12月10日-12月19日 确定并上交开题报告
20XX年01月04日-02月15日 完成毕业论文初稿，上交指导老师
20XX年02月16日-02月20日 完成论文修改工作
20XX年02月21日-03月20日 定稿、打印、装订
20XX年03月21日-04月10日 论文答辩
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