Controller Tuning and Robustness Testing of Attitude Control Laws for a CubeSat Mission
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this project was to create a test environment that can be used to test different controllers and their robustness. In this report, the equations of motion were derived using kinematics, with attitude quaternions, and spacecraft dynamics, with angular velocity and acceleration. The equations were combined and placed into the form of a linearized state-space equation. The different control methods being investigated, Linear Quadratic Regulator (LQR) for the reaction wheel model, and the Bdot with bias controller, were explained and the block diagram for each was shown. To setup the test, the tolerances for the roll, pitch, and yaw, and their rates, were taken from the mission requirement for the ESSENCE mission. The attitude tolerance being ±0.5deg and the angular rates requirement being ±0.05deg/s. Then the test setup was further explained. The test is broken up into different scripts and steps: 1. Main run function for simulation. Initializes simulation parameters. 2. Build state-space equation and calculate constant gain matrix. 3. Randomize initial conditions and pass onto simulation. 4. Post-processing and plot generation. 5. Statistics generation. This robust testing environment was used to test 5 different controllers for the reaction wheel model. Each controller was tested for 200 different simulations, in which the initial attitude, initial angular rates, and the center of mass were randomized. The first controller was successful for 198/200 simulations, where the only failure came from over-saturating the reaction wheels. The next three controllers had a perfect record and were successful for all 200 simulations each. The last controller, had only 71 successful simulations in the set, and a sample of one of the failed simulations was further investigated to see how it failed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».