Control and Fault Accommodation for Attitude Control Subsystem of Formation Flying Satellites Subject to Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Stringent precision requirements, communication limitations and automated fault accommodation are three important considerations that need to be taken into account in design of formation control of satellites. In this work a more accurate relative state modeling for the attitude dynamics is developed and a semi-decentralized control strategy is proposed that is accomplished by the model predictive control (MPC) scheme. The proposed MPC incorporates the effects of the actuator constraints in design of the control laws. Furthermore, a semi-decentralized active system recovery scheme is proposed that uses on-line fault information to compensate for the identified characteristics losses under actuator fault conditions. \n \nSimulation results for a team of four satellites in formation are presented and the formation precision is compared with the centralized scheme. The results verify that the proposed semi-decentralized strategy yields a quite satisfactory formation performance in a sense that the team behaves similar to a centralized MPC control scheme, however without imposing significant computational complexity that is associated with solving the problem of high dimension with stringent communication requirement as in the centralized scheme. \n \nMoreover, the performance of our proposed semi-decentralized recovery scheme is compared with the centralized recovery scheme subject to the reaction wheel (RW) faults in the attitude control subsystem (ACS) of the formation flying satellites. The proposed semi-decentralized recovery scheme satisfies the formation recovery specifications and also imposes lower fault compensation control effort cost as compared with the centralized recovery scheme. It has been validated through multiple fault severity scenarios.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».