Empirical Methods for Reaction Wheel Micro-Vibration Verification in a Production Environment
Notice bibliographique
Résumé
There is great interest in high precision attitude control of satellites, in particular for missions that operate payloads with stringent pointing requirements. Reaction Wheels (RW) are an integral part of a satellite's Attitude Determination and Control System (ADCS). However, a drawback of using RWs is that due to imperfections such as rotor imbalance and bearing defects, RWs are a source of micro-vibration. These phenomena can lead to internal disturbances which in turn may lead to degraded mission performance. Quantifying the micro-vibration generated by RWs is a critical and time intensive process. A two-step process to verify and characterize RW micro-vibration performance will be presented in this paper. The verification is performed by conducting a short-form test in a single axis using a Laser Doppler Vibrometer (LDV). The characterization is performed by conducting a long-form test in all axes using a Multicomponent Force Dynamometer. Both tests allow for the determination of a RW’s imbalance and noise profile which can be evaluated against a pass/ fail criteria. A challenge associated with scaling production is verifying wheel micro-vibration performance in an efficient manner, while maintaining a high degree of product assurance. Quality control limits and correlation analyses were conducted to aid in developing a more efficient process for RW verification and characterization. A framework for the refined two-step process will be presented alongside a case study to identify acceptable micro-vibration performance, using Sinclair Interplanetary’s RW-0.06 product. The methods presented here can be used within the small satellite community to better understand and predict the micro-vibration performance of reaction wheels.
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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 | 0,015 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».