空间机器人捕获翻滚目标的动力学与控制基础问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11772187
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0704.多体与高维系统非线性动力学
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

The on-orbit capturing of space target is the prerequisite for on-orbit servicing and maintenance including on-orbit assembly, trouble repair, on-orbit refueling, module replacement, technology upgrade and deployment of auxiliary devices. Because the on-orbit service and maintenance for spacecraft is an important field for future research in aerospace, which have significant values in both military and civil applications, there are a great amount of research plans for this field in the international and domestic academia. Dynamics and control are the basis for space target capturing, and plays the key role in realizing on-orbit service. Because tumbling targets (mainly including space debris, malfunctioning spacecraft, and uncontrolled spacecraft) are non-cooperative with incomplete information and inconsistent maneuver, it is even challenging to realize the capturing of these targets. Our project meets the significant demand of the domestic aerospace development in the future, focuses on the basic questions of dynamics and control in space robot capturing tumbling target, lays the theoretical foundation for realizing on-orbit service and maintenance. We hope that our research results could promote the development of China’s aerospace industry.
空间目标的在轨捕获是完成航天器在轨服务与维护的前提,如对卫星进行在轨装配、故障维修、燃料加注、模块更换、技术升级以及辅助机构展开等,都需要首先完成卫星的空间在轨捕获。航天器的在轨服务与维护是航天领域未来重要的发展方向,具有极高的军民两用双重价值,为此目前国际和国内都安排了大量的研究计划。动力学与控制是空间目标捕获的基础,也是实现在轨服务的关键。由于空间翻滚目标(这里主要包括空间垃圾、失效航天器、失控航天器)属于非合作目标,它在信息层面上不沟通、机动行为上不配合,其捕获更具挑战性。本项目面向我国航天未来发展的重大需求,围绕空间机器人捕获翻滚目标的动力学与控制的基础问题开展研究,为实现航天器在轨服务与维护奠定理论基础,寄望于研究成果能够促进我国航天事业的发展。

结项摘要

原定研究内容:.本项目面向我国航天未来发展的重大需求,围绕空间机器人捕获翻滚目标的动力学与控制的基础问题开展研究,内容包括:(1)被捕获目标的运动预测方法,(2)工作航天器的近距离交会技术,(3)空间机器人与目标之间的碰撞动力学分析,(4)航天器组合体的消旋和姿态稳定技术。..实际完成情况:.本项目超额完成了预定的所有研究内容:(1)针对空间非合作目标提出了一种新的运动预测方法。该方法首先采用无损卡尔曼滤波方法对非合作目标的动力学参数进行粗估计,然后采用最优化方法对参数进行精估计,以此来实现目标的运动预测。即使预测时间到达了2000秒,所给方法仍然可以取得很高的预测精度。(2)提出了一个新的空间机器人与非合作目标的近距离交会技术。该技术考虑了进场约束和视场约束,有效避免了机器人与目标的碰撞风险,所设计的自适应滑模控制器能够精准地跟踪所设计的交会轨迹。(3)关于空间机器人与非合作目标的碰撞动力学问题,提出了一个新的无扰轨迹控制方法,揭示了碰撞与柔性臂杆弹性振动之间的耦合关系,设计了一个新的捕获非合作目标的控制策略。(4)基于优化方法设计了一个新的航天器组合体的消旋与姿态快速稳定技术。..本项目研究成果:(1)学术专著一部《空间机器人捕获动力学与控制》(科学出版社),该专著是本人近年来在空间机器人技术方面的成果汇总,详细介绍了“捕获前”、“捕获中”、“捕获后”三个阶段中的所有动力学与控制问题。(2)发表SCI文章21篇。(3)培养研究生11名,其中博士生5名和硕士生6名,10人已经毕业。(4)项目研究期间参加了多个国内外学术会议,两次邀请加拿大工程院院士、国际著名航天技术专家、约克大学朱正宏教授来华讲学与技术交流。(5)基于本基金项目的研究成果,本人与上海航天八院联合申报成功国家“十四五”民用航天重大预研项目“空间飞行器维修救援在轨演示验证”(总经费2430万,2022年-2024年)。

项目成果

期刊论文数量(26)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Motion prediction of a non-cooperative space target
非合作空间目标的运动预测
  • DOI:
    10.1016/j.asr.2017.10.028
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Advances in Space Research
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Zhou Bang-Zhao;Cai Guo-Ping;Liu Yun-Meng;Liu Pan
  • 通讯作者:
    Liu Pan
基于ORB-SLAM的低照度空间非合作目标的姿态估计
  • DOI:
    10.6052/1672-6553-2020-093
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    动力学与控制学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周朋博;刘晓峰;蔡国平
  • 通讯作者:
    蔡国平
Attitude evolution of a dual-liquid-filled spacecraft with internal energy dissipation
内耗能双液填充航天器姿态演化
  • DOI:
    10.1007/s11071-019-05440-5
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Liu Yuanqing;Liu Xiaofeng;Cai Guoping;Chen Jubing
  • 通讯作者:
    Chen Jubing
Detumbling a non-cooperative tumbling target using a low-thrust device
使用低推力装置使非合作翻滚目标翻滚
  • DOI:
    10.2514/1.j060982
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    AIAA Journal
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Liu Yuan-Qing;Liu Xiao-Feng;Cai Guo-Ping;Xu Feng;Tang Sheng-Yong
  • 通讯作者:
    Tang Sheng-Yong
Pose Estimation of Non-Cooperative Target Coated With MLI
涂有MLI的非合作目标位姿估计
  • DOI:
    10.1109/access.2019.2946346
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang, Qishuai;Lei, Ting;Yu, Zhangwei
  • 通讯作者:
    Yu, Zhangwei

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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    蔡国平
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  • 通讯作者:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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