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申请/专利权人：中国科学院国家空间科学中心

摘要：本发明属于航天工程和人工智能技术领域，尤其涉及一种基于奇异吸引子的复杂巨型星座系统动态稳定性控制方法。包括：构建巨型星座系统内部动态行为模型；基于构建的动态行为模型，采用机器学习方法识别和分析巨型星座系统中的奇异吸引子，捕捉巨型星座系统内的复杂动态行为；根据识别的奇异吸引子，基于无监督学习，预测巨型星座系统内可能的行为模式和变化趋势；采用强化学习方法动态调整奇异吸引子轨迹，控制奇异吸引子轨迹从一种稳态向另一种稳态转变，并采用多智能体强化学习，将巨型星座系统中的每个卫星作为一个智能体，通过调整多智能体上的控制参数，控制奇异吸引子轨迹，完成对星座系统的控制，实现从一种稳态向另一种稳态的转变。

主权项：1.一种基于奇异吸引子的复杂巨型星座系统动态稳定性控制方法，包括：步骤1基于高维张量和图论构建巨型星座系统内部动态行为模型；步骤2基于构建的动态行为模型，采用机器学习方法识别和分析巨型星座系统中的奇异吸引子，捕捉巨型星座系统内的复杂动态行为；步骤3根据识别的奇异吸引子，基于无监督学习，预测巨型星座系统内可能的行为模式和变化趋势；步骤4采用强化学习方法动态调整奇异吸引子轨迹，控制奇异吸引子轨迹从一种稳态向另一种稳态转变，并采用多智能体强化学习，将巨型星座系统中的每个卫星作为一个智能体，通过调整多智能体上的控制参数，控制奇异吸引子轨迹，完成对星座系统的控制，实现从一种稳态向另一种稳态的转变；所述步骤1包括：步骤1-1基于高维张量对巨型星座系统进行状态描述；步骤1-2采用图论和动态系统理论建立巨型星座系统内部动态行为模型；所述步骤2包括：步骤2-1将巨型星座系统作为一个动态系统，利用内部动态行为模型生成系统的状态时间序列，基于状态时间序列，进行相空间重构，采用机器学习方法识别奇异吸引子；步骤2-2对于奇异吸引子，进行稳定性评估、动态特性分析和行为引导影响分析；所述步骤3包括：步骤3-1采用Transformer和其变体的模型，通过无监督学习与知识迁移技术，经过自适应微调策略和自循环训练，提高预测准确性；步骤3-2采用马尔可夫决策过程，应用深度强化学习算法，动态调整奇异吸引子轨迹；步骤3-3采用多智能体强化学习，将巨型星座系统中的每个卫星作为一个智能体，通过调整多智能体上的控制参数，控制奇异吸引子轨迹，完成对星座系统的控制，实现从一种稳态向另一种稳态的转变。

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