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Sistema de control térmico de un sistema de medición de microondas de banda K basado en desencadenantes con proceso de aprendizaje sin modelo

Autores: Wang, Xiaoliang; Zhu, Hongxu; Shen, Qiang; Wu, Shufan; Wang, Nan; Liu, Xuan; Wang, Dengfeng; Zhong, Xingwang; Zhu, Zhu; Damaren, Christopher

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Sistema de control térmico de un sistema de medición de microondas de banda K basado en desencadenantes con proceso de aprendizaje sin modelo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Precisión a nivel de micras
Medición de microondas en banda K
Control térmico
Recursos de comunicación
Controlador basado en disparadores
Aprendizaje por refuerzo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La precisión a nivel de micras del rango de microondas de banda K en el espacio depende de la estabilidad del control térmico de la carga útil a bordo; sin embargo, grandes cantidades de sensores térmicos y dispositivos de calentamiento alrededor de los instrumentos desplegados consumen los preciosos recursos de comunicación interna de la computadora central. Otro problema que surge es que el entorno de protección térmica de la carga útil puede deteriorarse gradualmente a lo largo de los años de funcionamiento. En este documento se propone un nuevo diseño de controlador de sistema térmico basado en disparadores, con consideración de la reducción de la carga de comunicación espacial y la saturación del actuador, que garantiza fluctuaciones de temperatura estables de las cargas útiles de microondas en misiones espaciales. El controlador combina un lazo interno PID de muestreo constante nominal y una estructura de lazo externo basada en disparadores bajo restricciones de saturación de dispositivos de calentamiento. Además, se adopta un proceso de aprendizaje por refuerzo sin modelo iterativo que puede aproximar la estimación de la incertidumbre de modelado dinámico térmico en línea. A través de experimentos extensos en un entorno de laboratorio, se verifica el rendimiento del control térmico basado en disparadores propuesto, con menores fluctuaciones de temperatura en comparación con el control nominal, y una eficiencia evidente en las comunicaciones del sistema. El algoritmo de aprendizaje en línea también se prueba con condiciones térmicas deliberadas que se desvían del sistema original: los resultados pueden converger rápidamente a la normalidad cuando se elimina la perturbación térmica. Finalmente, se prueba la precisión del rango para todo el sistema, y se puede lograr una mejora de rendimiento del 25% (RMS) mediante el uso de una estrategia de control basada en disparadores, aproximadamente 2.2 um, en comparación con el método de control nominal.

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