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Enregistrement W3213120718 · doi:10.32920/ryerson.14657259.v1

Control of spacecraft formation flying around asteroids

2021· preprint· en· W3213120718 sur OpenAlexaff
Arthur Kar Leung Lin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsteroidSpacecraftNear-Earth objectComputer scienceFlexibility (engineering)NASA Deep Space NetworkExploitActuatorAerospace engineeringController (irrigation)Space explorationAstrobiologyControl engineeringEngineeringArtificial intelligenceComputer securityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There exist thousands of different minerals and other possible resources out in space. To exploit these resources and to further expand our knowledge of the universe, planetary exploration has opened new gates towards mankind. There are more than one hundred thousand designated asteroids located inside the asteroid belt. Some of these asteroids are as old as the Big Bang itself. Tracking of astronomical bodies such as asteroids is the new stream of research that has attracted a lot of attention. However, due to environmental constraints around asteroids, monolithic spacecraft missions seem challenging. Multi-agent systems, on the other hand, provide significant advantages when it comes to orbiting around asteroids. In this study, novel consensus algorithms are applied to regulate the multi-agent decentralized formation flying for increased system flexibility and reliability. A nonlinear controller is developed to control the decentralized formation flying system of interest. Faults are evaluated and reduced to a minimum when planning a mission. However, the performance of the controller should not be affected when faults occur. For this reason, sensor and actuator faults are examined in this thesis in conjunction with actuator limitations which is commonly referred to as saturation. The proposed control law is not only able to control the system while faults occur, but rather it is capable of maintaining system stability in the presence of time variant external disturbances. Uncertainty in parameters and dynamic models are inevitable due to the complexity of the relatively new mission and lack of experimental data about the system dynamics. As such, a novel adaptive robust control methodology is developed that does not require full knowledge of the system dynamics. Moreover, the adaptive robust control law is combined with a Chebyshev neural network to overcome system uncertainties. Numerical simulations results along with stability analyses show that the proposed control methodology is capable of reducing the system state error close to zero within 1 orbit when maximum thrust of 5 mN with bounded external disturbance of 3 mN is applied for formation reconfiguration scenarios; these results will be useful for the future formation flying missions around asteroids.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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