An improved approach for small satellites attitude determination and control
Notice bibliographique
Résumé
The attitude determination and control subsystem (ADCS) is a critical part of any satellite conducting scientific experiments that require accurate positioning (such as Earth observation and solar spectroscopy). The engineering design process of this subsystem has a long heritage; yet, it is surrounded by several limitations due to the stringent physical constraints imposed on small satellites. These limitations (e.g., limited computational capabilities, power, and volume) require an improved approach for the purpose of attitude determination (AD) and control. Previous space missions relied mostly on the extended Kalman filter (EKF) to estimate the relative orientation of the spacecraft because it yields an optimal estimator under the assumption that the measurement and process models are white Gaussian processes. However, this filter suffers from several limitations such as a high computational cost. This thesis addresses all the limitations found in small satellites by introducing a computationally efficient algorithm for AD based on a fuzzy inference system with a gradient decent optimization technique to calculate and optimize the bounds of the membership functions. Also, an optimal controller based on a fractional proportional-integral-derivative controller has been implemented to provide an energy-efficient control scheme. The AD algorithm presented in this thesis relies on the residual information of the Earth magnetic field. In contrast to current approaches, the new algorithm is immune to several limitations such as sensitivity to initial conditions and divergence problems. Additionally, its computational cost has been reduced. Simulation results illustrate a higher pointing stability, while maintaining satisfying levels of pointing accuracy and increasing reliability. Moreover, the optimal controller designed provides a shorter time delay, settling time, and steady-state error. This demonstrates that accurate attitude determination and control can be conducted in small spacecraft.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».