本文首先建立了航天器姿态动力学及运动学方程，该方程具有较强的非线性特性。通过将状态耦合部分作系统干扰项的处理，使原来的非线性模型转化为线性模型加非线性干扰的形式，从而得到了更加简单明了的姿态控制系统的表达式。 在应用滑模变结构原理对系统进行控制器设计时，首先通过二次型最优法求出了最优滑动面，在此基础上，利用自适应滑模控制原理，设计出了合适的系统控制律。 最后，运用所设计的姿态控制系统对某航天器进行数值仿真，并对仿真结果进行了分析。仿真结果很好地体现出所设计的变结构控制器的优点，并成功地

PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba

模糊自适应PID控制的报告，后面带简单的程序，可以运行，就是抄的部分刘金琨的程序。不懂图的含义可以参考刘金琨的先进PID控制MATLAB仿真。-It s a simple report and simple simulink program about the Fuzzy-PID.