深空探测器大气进入过程在线轨迹规划与主动抗干扰控制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61903192
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

High-precision guidance and control of deep space exploration vehicles in the process of atmospheric entry is the premise and guarantee for successful implementation of planetary exploration and landing mission. However, the existence of multi-source disturbances and multiple constraints during the atmospheric entry process seriously deteriorates the guidance and control accuracy of the exploration vehicles. The research of high precision integrated guidance and control of deep space exploration vehicles in a complex environment has great theoretical and engineering significance. The existing integrated guidance and control methods have some shortcomings, such as rough disturbances estimation, ignorance of the disturbances in the trajectory planning design, and open-loop control in a single guidance cycle. This project intends to establish a fine classification and estimation framework of multi-source disturbances through an in-depth analysis of the influence mechanism of multi-source disturbances. Then, combing the disturbances estimation with the original predictive-corrective trajectory planning algorithm constructs a composite predictive-corrective trajectory planning method. Finally, the disturbances estimation is incorporated into the control design process of each guidance cycle to construct a composite dynamic trajectory tracking controller. Thus a high precision guidance and control framework is established, which integrates multi-source disturbances information classification and estimation, composite predictive-corrective trajectory planning and composite active anti-disturbance trajectory tracking control. The research of this project will provide effective theory and methods for high precision guidance and control of deep space exploration vehicles during the atmospheric entry process under a complex environment.
深空探测器大气进入过程高精度制导与控制是行星探测着陆任务成功实施的前提和保障,然而大气进入过程多源干扰和多重约束的存在,严重影响了探测器系统的制导和控制精度。复杂环境下深空探测器系统一体化高精度制导与控制研究具有重要的理论价值和工程意义。现有一体化制导控制方法存在干扰估计粗糙、轨迹规划过程忽略干扰影响以及单个制导周期内开环控制等缺点。本项目拟通过深入分析多源干扰影响机理,建立精细化干扰分类估计框架;而后基于干扰估计信息,结合原有预测-校正轨迹规划算法,构造包含干扰估计信息的复合预测-校正轨迹规划方法;最后将干扰估计信息纳入每个制导周期的控制设计过程,构造复合动态轨迹跟踪控制器。从而形成集多源干扰信息分类估计、复合预测-校正轨迹规划以及复合主动抗干扰轨迹跟踪控制三位一体的高精度制导控制框架。该项目研究将为复杂环境下深空探测器大气进入过程高精度制导和控制提供切实有效的理论和方法。

结项摘要

本研究立足于国家深空探测战略,针对火星探测器大气进入过程面临的多源干扰挑战,深入开展高精度制导与控制研究:1)针对探测器大气进入过程的高度跟踪问题,基于扩张状态观测器技术和快速非奇异终端滑模算法,构建了复合快速非奇异终端滑模控制器,实现了多源干扰影响的快速抑制,并且通过幂函数的引入,保证了控制量的连续。2)针对探测器大气进入过程控制量单一而控制目标多样的挑战,引入了基于标称能量下阻力跟踪制导方案,设计了一种复合连续非奇异终端滑模控制器,在保证控制量连续的同时,实现了阻力的高精度跟踪。3)针对基于标称能量下阻力跟踪制导方案控制量时间维度不连续以及难以工程实现的挑战,引入基于时间维度下的深空探测器大气进入过程阻力跟踪制导方案,设计了连续快速非奇异终端滑模阻力跟踪控制器,在保证控制量连续的同时,实现了阻力跟踪误差的有限时间收敛。. 考虑到深空探测器对象控制量单一且受限的特性,本研究亦针对复杂环境下的四旋翼无人机高精度跟踪控制开展研究,并对该控制对象的多源干扰、多重故障影响以及测量噪声影响的抑制问题进行研究,提出了全回路解耦控制方案、全回路连续有限时间轨迹跟踪控制方案以及姿态回路滤波抗扰控制方案。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(9)
Bilateral continuous terminal sliding mode control for teleoperation systems with high-order disturbances
高阶扰动遥操作系统双边连续终端滑模控制
  • DOI:
    10.1007/s11071-022-08122-x
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Zhenhua Zhao;Ting Li;Dong Cao;Jun Yang
  • 通讯作者:
    Jun Yang
Design of Standoff Cooperative Target-Tracking Guidance Laws for Autonomous Unmanned Aerial Vehicles
自主无人机防区外协作目标跟踪制导律设计
  • DOI:
    10.1155/2021/6682160
  • 发表时间:
    2021-04
  • 期刊:
    MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERING
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Li Zhen;Chen Xin;Zhao Zhenhua
  • 通讯作者:
    Zhao Zhenhua
Adaptive fault-tolerant tracking control of flying-wing unmanned aerial vehicle with system input saturation and state constraints
系统输入饱和和状态约束的飞翼无人机自适应容错跟踪控制
  • DOI:
    10.1177/01423312211027037
  • 发表时间:
    2021-07
  • 期刊:
    TRANSACTIONS OF THE INSTITUTE OF MEASUREMENT AND CONTROL
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Li Zhen;Chen Xin;Xie Mingyang;Zhao Zhenhua
  • 通讯作者:
    Zhao Zhenhua
四旋翼无人机姿态系统复合连续快速非奇异终端滑模控制
  • DOI:
    10.7641/cta.2022.10986
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    赵振华;李婷;姜斌;曹东
  • 通讯作者:
    曹东
High-order sliding mode observer-based trajectory tracking control for a quadrotor UAV with uncertain dynamics
基于高阶滑模观测器的不确定动力学四旋翼无人机轨迹跟踪控制
  • DOI:
    10.1007/s11071-020-06050-2
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    NONLINEAR DYNAMICS
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Zhao Zhenhua;Cao Dong;Yang Jun;Wang Huiming
  • 通讯作者:
    Wang Huiming

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其他文献

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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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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

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          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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