Development of spacecraft control theory using kinetic potential energy shaping and machine learning

利用动势能整形和机器学习发展航天器控制理论

基本信息

批准号：
21H01351
负责人：
藤本健治
金额：
$ 10.9万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は、申請者らのグループで現在開発を進めている2つの制御手法である速度ポテンシャルエネルギー整形法と機械学習に基づく制御系設計法の理論的な手法の構築、およびその宇宙機制御への応用に関するものである。宇宙機の制御問題のうち重要なものに以下の2つがある。宇宙機の位置や姿勢をフィードバック制御する「姿勢制御」問題と、宇宙機の軌道を計画する「軌道計画」問題である。本研究はこれらの問題に新たな解法を与えるものである。姿勢制御に関しては、近年国際共同研究として開発した速度ポテンシャルエネルギー整形法と呼ばれる機械システムの制御手法をベースにして、受動性に基づく制御手法とスライディングモード手法を融合させた設計自由度の高いロバスト制御手法の開発、電気システムを含む幅広い物理システムへと適用可能な対象のクラスを拡張すること、などを目標とし、これらの一部の目標を達成している。特にスライディングモード制御は、はやぶさ2の着陸ミッションで活用されるなど、環境の変化に強いロバストな制御手法として知られており、提案手法によってより高精度な制御系を柔軟に設計できるようになることが期待される。軌道計画に関しては、最適化・機械学習など様々な分野のツールを導入して、より良い軌道を効率よく求める手法の開発を目指している。特に宇宙機の消費燃料を最小とする軌道計画にはL1最適制御が必須であるが、この問題に対して劣決定系のためのニュートン法とスパース最適化の考え方を融合した制御手法を開発し、収束性も保証した効率的・実用的なアルゴリズムを開発している。また分担研究者の研究においても、上記2問題を扱う手法の開発を進めており、姿勢制御に関しては実際に近い問題設定のもとでの宇宙機の軌道追従制御への応用、軌道計画に関してはニューラルネットワークを用いた最適軌道計画などの研究を進めている。

这项研究涉及申请人当前正在开发的两种控制方法的理论方法的构建：速度势能塑形方法和基于机器学习的控制系统设计方法及其对航天器控制控制的应用。两个重要的航天器控制问题是：诸如“态度控制”之类的问题可以反馈对航天器的位置和态度的控制，以及涉及计划航天器轨道的“轨道计划”。这项研究为这些问题提供了新的解决方案。关于态度控制，我们已经实现了其中一些目标，其目标是基于一种基于被动率的控制方法与滑动模式方法相结合的强大控制方法，基于一种被称为速度势能塑造方法的控制方法，该方法已开发为速度势能塑造方法，该方法已开发为近年的联合国际研究项目，并将基于良好的控制方法与高度控制方法结合起来，该方法与设计方法相结合，该方法与设计方法相结合，该方法与设计方法相结合，该方法与设计方法相结合，该方法与设计方法相结合，该方法与设计方法相结合，该方法与设计方法相结合，该方法与设计方法相结合，该方法将其组合为“速度势塑性”方法，该方法将范围的方法组合为“速度势塑性”方法，该方法将其与设计方法相结合。应用于包括电气系统在内的各种物理系统。特别是，滑动模式控制被称为一种可抵抗环境变化的稳健控制方法，例如在Hayabusa 2着陆任务中使用，并有望使用所提出的方法灵活设计更高精确的控制系统。关于轨道规划，我们旨在通过引入各个领域（例如优化和机器学习）的工具来开发有效地找到更好轨道的方法。特别是，L1最佳控制对于将航天器的燃油消耗降至最低，但对于这个问题，我们开发了一种控制方法，将牛顿的方法和稀疏优化概念结合在一起，并开发了一种有效且实用的算法，从而也可以保证融合。此外，在共享研究人员的研究中，他们正在开发解决上述两个问题的方法，目前正在研究态度控制，例如在近距离实践问题下对航天器的轨道跟踪控制的应用，并且对于轨道计划，他们还在对使用神经网络进行最佳轨道规划进行研究。

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

エネルギー整形法を用いたあるクラスの電気機械系のスライディングモード制御

使用能量整形方法的一类机电系统的滑模控制

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
馬場貴大;坂田直樹;藤本健治;丸田一郎
通讯作者：
丸田一郎

A Passivity-Based Sliding Mode Controller for a Class of Electro-Mechanical Systems

一类机电系统的基于无源的滑模控制器

DOI：
10.1109/lcsys.2021.3089541
发表时间：
2021
期刊：
IEEE Control Systems Letters
影响因子：
3
作者：
Kenji Fujimoto;Takahiro Baba;Naoki Sakata;Ichiro Maruta
通讯作者：
Ichiro Maruta

On Passivity-Based High-Order Compensators for Mechanical Port-Hamiltonian Systems Without Velocity Measurements

无速度测量机械端口哈密尔顿系统的无源高阶补偿器

DOI：
10.1016/j.ifacol.2021.10.367
发表时间：
2021
期刊：
IFAC-PapersOnline
影响因子：
0
作者：
Kiyoshi Hamada;Pablo Borja;Kenji Fujimoto;Ichiro Maruta;Jacquelien M. A. Scherpen
通讯作者：
Jacquelien M. A. Scherpen

Learning Dynamic Systems Using Gaussian Process Regression with Analytic Ordinary Differential Equations as Prior Information

使用高斯过程回归和解析常微分方程作为先验信息来学习动态系统