Parameter estimation and control of an automatic balancing system for CubeSat research and applications
Notice bibliographique
Résumé
Deployed for purposes of GPS, defense, atmospheric and space research, environmental monitoring, broadcasting, and communication, Earth observation satellites are complex systems that require the design of highly reliable control and estimation algorithms. A satellite’s Attitude Determination and Control System (ADCS) must be able to operate accurately, in a robust manner against unexpected conditions, especially in missions that demand more intricate tasks. The desire for optimal and robust performance in satellites has been the driving factor behind decades of attitude control research. With computers, the performance of spacecraft subject to some mission can be simulated to test new control methods, but the availability of real satellites to researchers for testing these algorithms is very limited. To solve this issue, attitude control simulators have been developed, such that algorithms and hardware can be tested inexpensively in a lab environment, while maintaining a high level of accuracy to the environment it emulates. The Nanosatellite Attitude Control Simulator (NACS) has been developed at McMaster University for this purpose. Consisting of a mock 1U CubeSat, an air-bearing configuration, and an Automatic Balancing System (ABS), rotational attitude control experiments are conducted in-lab without deployment, simulating the zero-gravity of space. The mechanism responsible for environment simulation is the ABS, which minimizes residual torque due to gravity by influencing the center of mass (CoM) of the system, thereby improving control performance and efficiency. The performance of the ABS in a balancing task is presented, where system parameters of inertia and CoM are estimated from response data. Three filtering strategies are investigated for this purpose, providing varying degrees of accuracy and computational cost.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».