小型衛星による大型宇宙デブリ除去を実現する電気推進と大気抵抗を利用した新制御手法
利用电力推进和大气阻力的新控制方法,利用小卫星清除大型空间碎片
基本信息
- 批准号:22K14284
- 负责人:
- 金额:$ 2.08万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2022
- 资助国家:日本
- 起止时间:2022-04-01 至 2025-03-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
宇宙ゴミ(デブリ)の増加抑制に有効である大型デブリ除去は、その持続的実施のために低コスト化が必要であり、それには小型衛星で実現できることが重要である。しかし、除去対象の大型デブリは長期間宇宙に残存する高い軌道高度に存在するため、その高度を大きく落とし地球へ再突入廃棄させるエネルギー量は大きく、高い高度では大気が薄いがゆえに大気抵抗を利用したDrag Sail も利用できない。従って、小型衛星による実現には技術的に大きなハードルが存在していた。しかし、近年の電気推進の小型化や、空力トルクを打ち消す平衡姿勢といった新しい研究成果によって、小型衛星による大型デブリ除去が可能な世界が開かれつつある。そこで本研究では、大型デブリと結合後に劇的に変化する質量特性を推定し、小型電気推進や平衡姿勢を維持することで大気抵抗を積極的に利用し、不確かなモデル化誤差や軌道上外乱に対してロバストな誘導・制御則の設計手法を確立することを目的とする。上記の目的を達成するため、本年度は当初予定していた研究計画通り、1) 電気推進を用いた適応誘導・制御に関する研究、2) 空力データベースを用いたトルク平衡姿勢の安定性解析、の2つの課題に取り組んだ。これら2つの研究テーマから得られた成果により、高度400km以上の高高度における電気推進を用いたモデル誤差を考慮した軌道降下および、高度400km以下の低高度における大気抵抗を活用した軌道降下について、それぞれ小型衛星で実現可能な見込みを得ることができた。
大型碎片清除能够有效抑制空间碎片的增加,需要以低成本可持续地进行,而重要的是可以利用小型卫星来实现。然而,由于待清除的大型碎片存在于高轨道高度,并在太空中停留较长时间,因此降低高度并重新进入地球并进行处理需要大量的能量,而且由于高海拔地区大气稀薄,也无法使用大气阻力。因此,使用小型卫星实现这一目标存在技术障碍。然而,近年来,电力推进的小型化和抵消空气动力扭矩的平衡姿势等新研究成果,正在开辟利用小型卫星清除大型碎片的新世界。因此,在本研究中,我们估计与大型碎片结合后剧烈变化的质量特性,通过使用小电推进并保持平衡姿态来积极利用大气阻力,消除不确定的建模误差和在轨扰动的目的。研究的目的是建立一种稳健的制导/控制律设计方法为了实现上述目标,今年我们将按原计划开展两项研究活动:1)利用电力推进的自适应制导与控制研究,2)利用气动数据库进行扭矩平衡姿态的稳定性分析。两个问题。基于这两个研究主题获得的成果,我们研究了在400公里以上高空利用电力推进的轨道下降,并考虑了模型误差,以及在400公里以下低空利用大气阻力的轨道下降,我们能够获得前景。这可以通过小型卫星来实现。
项目成果
期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Adaptive Thrust Vector Control for Deorbiting Space Debris Using a Gimbaled Thruster
使用万向推进器使空间碎片脱离轨道的自适应推力矢量控制
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Takahiro SASAKI;Hiroyuki OKAMOTO;Yu NAKAJIMA;Ryo NAKAMURA;Toru YAMAMOTO
- 通讯作者:Toru YAMAMOTO
Adaptive Control/Steering Design for Deorbiting Space Debris with Hybrid Actuators Configuration
具有混合执行器配置的空间碎片脱轨自适应控制/转向设计
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:T. Sasaki;R. Nakamura;T. Yamamoto
- 通讯作者:T. Yamamoto
Requirement Optimization of Proximity Operations for Active Debris Removal Missions Considering Both GNC and Capture System Constraints
考虑 GNC 和捕获系统约束的主动碎片清除任务的邻近操作需求优化
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:T. Sasaki;R. Nakamura;H. Okamoto;Y. Nakajima;T. Nishishita; N. Tanishima;H. Umeda;S. Takatsuki;T. Kobayashi
- 通讯作者:T. Kobayashi
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