Design Methodologies for Simple Adaptive Controllers with Applications to Spacecraft Proximity Operations
Notice bibliographique
Résumé
Space debris in low-Earth Orbit is increasing year-on-year, with inaction threatening Kessler Syndrome, a point where debris collisions are self-sustaining and space launches are impossible. Conservative estimates suggest removing at least 10 pieces of large debris per year Conventional control techniques make it infeasible to manage the rendezvous, docking, and deorbit multiple pieces of debris every year. Advanced controllers, such as adaptive controllers which can sense and correct for deviations in systems with unknown or time-varying characteristics, are able to manage debris uncertainty without requiring costly or time-intensive design reformulations upon contact with each target. Simple adaptive control offers the ability to manage unknown or time-varying systems with guaranteed performance, and without intervention. Simple adaptive control varies linear control gains until adequate system performance is achieved. The current work improves implementation of simple adaptive control through novel design heuristics, application of optimization, and disturbance accommodation. Techniques are experimentally verified, and tested on a multipleinput-multiple-output simulation of a spacecraft's attitude and position during spacecraft rendezvous, docking, and post-docking control. Experimental results show that optimization is able to decrease the convergence time of a simple adaptive controller, and that disturbance compensation increases the model tracking of a simple adaptive controller. Design heuristics are able to provide a tangible method for determining simple adaptive control parameters. Furthermore, simulations show that simple adaptive control can uncouple unknown system dynamics, while improving the response. The provided work provides several methods and techniques to help designers implement simple adaptive control in physical systems, and improving those designs once they are implemented. Finally, several avenues for further research are proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».