航天器相对运动的姿轨联合有限时间切换控制方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61773143
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    64.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 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

Spacecraft relative motion control is the premise and foundation of the realization of multi spacecraft cooperation. During the relative motion, the safety and accuracy are highly required, and the coupling of attitude and orbital control should be considered very carefully. Therefore, for this project, the attitude and orbital integrated control approach is the main research object. By analyzing and comparing the existing methods, we found that the existing different modeling and control methods have advantages and disadvantages respectively, and the properties are difficult to unify. Therefore, based on the theory and method of switching control, we will propose a new idea and analysis method for the attitude and orbital integrated control. Firstly, we focus on the dynamic analysis and modeling. By detailed analysis on characteristics of two kinds of different motions, near space operations and relative orbit transfer, and based on switching control theory, finite time control theory and the specific performance reqirements, the relative motion process is regarded as a process of a switching system with multiple subsystems, which can be described by different dynamic models. Then, the attitude and orbital integrated control can be achieved by designing the switching rule and switching control law of the switching system. Further, two typical cases, control input saturation and under actuated condition, are considered in the same framework, and the corresponding solutions are proposed. Finally, the proposed schemes are verified and improved by digital simulation and semi physical simulation platform.
航天器相对运动的控制问题是实现多航天器协同工作的前提和基础,对于安全性和精确性有着极高的要求,姿轨耦合作用不容忽视。因此,本项目以航天器相对运动过程的姿轨联合控制为研究目标,通过对现有相关方法进行分析和比较,针对不同建模及控制方法各有利弊、难于统一的现状,旨在基于切换控制理论和方法提出一种分析和解决问题的新的思路和途径。首先从动力学分析和建模入手,针对近距离空间操作和相对轨道转移几种不同航天任务的特性,基于切换控制系统思想,结合有限时间控制理论及性能指标要求,将相对运动过程归结为由不同动力学模型刻画的多个子系统交替运行的过程,提出一种基于切换控制的姿轨联合动力学分析与控制律设计框架,通过对切换规则和切换控制律的设计实现姿轨联合控制。在此框架下,进一步针对控制输入饱和和欠驱动两种典型情形进行处理并提出相应的解决方案。最终通过数字仿真并通过搭建半实物仿真平台对所提方案进行验证和完善。

结项摘要

航天器相对运动的姿轨控制问题是航天领域研究的热点问题之一,尤其对于我国登月工程和空间站计划等高级航天任务的进一步实施具有非常重要的现实意义。航天器控制中,传统的方案是轨道控制和姿态控制相分离的方案,但是对于近距离相对运动任务来说,姿态和轨道控制作用间的耦合不可忽视。因此,姿轨联合控制在该领域具有重要的研究价值和广泛的应用前景。. 本项目围绕项目任务书中计划的研究内容进行了整合和拓展,研究内容和已取得的创新性成果主要包括四方面:(1)航天器相对运动的姿轨联合机动模型构建及非线性分析,及受控主动航天器期望姿态的解析求解方法;(2)执行器饱和约束及输出不确定条件下,航天器相对运动过程的姿轨联合有限时间切换控制方法;(3)执行器饱和约束及测量不确定条件下,航天器相对运动过程的姿轨联合有限时间在线学习最优控制方法;(4)执行器饱和约束及测量不确定条件下,航天器相对运动过程的姿轨联合预设性能有限时间切换控制方法。这四方面成果可以直接服务于航天器相对运动过程的姿轨联合控制问题。. 此外,项目针对航天器姿轨联合控制问题蕴含的部分复杂非线性系统控制问题开展深入研究并取得了一些创新性研究成果,提出的基于梯度下降神经网络技术的反步控制方法、自适应神经网络优化控制方法在控制精度、算法运算速度上与传统方法相比均有所突破。同时,项目也开展了控制算法在飞行器仿真实验平台上的验证和应用探索工作。针对无人机飞行器控制问题的研究对于该领域相关研究也具有非常重要的意义。算法的有效性分别在无人机飞行器的轨道控制、姿态稳定、以及姿轨一体化控制实验平台上获得了验证,相关成果也可为无人机领域的控制问题提供理论参考和技术支持。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(2)
Improved adaptive NN backstepping control design for a perturbed PVTOL aircraft
改进的扰动 PVTOL 飞机的自适应神经网络反步控制设计
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2020.05.065
  • 发表时间:
    2020-10
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Zheng Xiaolong;Yang Xuebo
  • 通讯作者:
    Yang Xuebo
Fault-tolerant Control Based on Fixed-time Observer for a 3-DOF Helicopter System
基于定时观测器的三自由度直升机系统容错控制
  • DOI:
    10.1007/s12555-018-0849-4
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Control Automation and Systems
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Yang Xuebo;Wang Yujia;Yang Jiae;Wang Tong
  • 通讯作者:
    Wang Tong
Adaptive attitude tracking control of a 3-degrees-of-freedom experimental helicopter with actuator dead-zone
带执行机构盲区的三自由度实验直升机自适应姿态跟踪控制
  • DOI:
    10.1177/0959651818786817
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part I-Journal of Systems and Control Engineering
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Li Chuang;Yang Xuebo;Xiao Bing
  • 通讯作者:
    Xiao Bing
Person Reidentification via Structural Deep Metric Learning
基于SGD的不确定非线性系统自适应神经网络控制设计
  • DOI:
    10.1109/tnnls.2018.2790479
  • 发表时间:
    2019-10-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Yang, Xun;Zhou, Peicheng;Wang, Meng
  • 通讯作者:
    Wang, Meng
Adaptive neural control of a 3-DOF helicopter with unknown time delay
未知时滞三自由度直升机的自适应神经控制
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2018.04.041
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Chen Yuhong;Yang Xuebo;Zheng Xiaolong
  • 通讯作者:
    Zheng Xiaolong

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

ICESat-2星载光子计数激光雷达数据处理与应用研究进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    红外与激光工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱笑笑;王成;习晓环;聂胜;杨学博;黎东
  • 通讯作者:
    黎东
多级移动曲面拟合的自适应阈值点云滤波方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    测绘学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱笑笑;王成;习晓环;王濮;田新光;杨学博
  • 通讯作者:
    杨学博

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

杨学博的其他基金

基于旋量理论的宏微空间机械臂多目标优化控制
  • 批准号:
    62373130
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    50 万元
  • 项目类别:
    面上项目
脉冲推力作用下航天器自主交会过程轨道控制及多目标优化方法研究
  • 批准号:
    61203122
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码