摘要：针对任务约束下的航天器姿态控制系统（ACS）在轨重构问题,提出了一种基于自适应动态规划（ADP）的在轨重构算法。首先,综合考虑航天器在轨任务约束条件设计效用函数和性能指标函数,获得离散Hamilton-Jacobian-Bellman（HJB）方程形式的最优重构策略。其次,采用执行依赖启发式动态规划（ADHDP）方法近似求解HJB方程,避免了直接求解HJB方程的＂维数灾难＂问题。通过简化设计ADHDP执行网络,提高了迭代训练速度;同时在训练中引入ε-greedy因子,避免了训练算法过早陷入局部最优解。仿真结果验证了所提方法的有效性。

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