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Enregistrement W2978605562 · doi:10.1109/tmech.2019.2944387

Concurrent Proximity Control of Servicing Spacecraft With an Uncontrolled Target

2019· article· en· W2978605562 sur OpenAlexaff
Qinglei Hu, Wei Chen, Youmin Zhang

Notice bibliographique

RevueIEEE/ASME Transactions on Mechatronics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpacecraftControl theory (sociology)RendezvousSettling timeComputer scienceLyapunov functionLyapunov stabilityControl engineeringEngineeringControl (management)PhysicsAerospace engineeringNonlinear systemArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the six-degrees-of-freedom (6-DOF) rendezvous and docking issue with an uncontrolled target for a servicing spacecraft under thruster misalignment and external disturbances. Initially, a 6-DOF relative motion dynamic model is established to depict the relative position-attitude between the servicing spacecraft and uncontrolled object (freely tumbling spacecraft). Then, an adaptive fixed-time control scheme with a novel sliding manifold is employed to accomplish the 6-DOF rendezvous (close-range) and docking mission for the servicing spacecraft. Unlike existing methods, the sliding-mode surface is designed by using the new sufficient condition to achieve the system's fixed-time convergence, and this condition reduces the conservativeness of the traditional ones with less dominated terms. Moreover, the settling time of relative translation-rotation tracking errors is guaranteed irrespective of initial motion conditions. Accordingly, the fixed-time stability of the closed-loop system is guaranteed by the rigorous Lyapunov theory analysis. Finally, numerical simulation results with various cases are implemented to verify the superiority of the presented sliding-mode control strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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