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Recuperación de bucle de control autoorganizado para el control de formación en red predictivo de naves espaciales fraccionadas

Autores: Kempf, Florian; Scharnagl, Julian; Heil, Stefan; Schilling, Klaus

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Recuperación de bucle de control autoorganizado para el control de formación en red predictivo de naves espaciales fraccionadas


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Aeroespacial

Palabras clave

Cooperación
Arquitecturas de satélites fraccionados
Control en bucle cerrado
Control predictivo de formación en red
Pérdida de datos
Fallo del controlador

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 38

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Yendo más allá de la tendencia actual de cooperar múltiples pequeños satélites, llegamos a arquitecturas de satélites fraccionados. Aquí, los subsistemas de todos los satélites se autoorganizan y cooperan entre sí para lograr un objetivo de misión común. Aunque esto conduce a un aumento adicional de las ventajas de la tendencia inicial, también introduce nuevos desafíos, uno de los cuales es cómo realizar el control en bucle cerrado de un satélite a través de una red de subsistemas. Presentamos un enfoque de dos vías para abordar las dos principales perturbaciones: pérdidas de datos en la red y fallos del controlador, en un escenario de control de formación predictivo en red. Para abordar la pérdida de datos, se extiende un enfoque de control predictivo basado en eventos para permitir que se adapte a las condiciones cambiantes de la red. El enfoque de detección y compensación de fallos del controlador está diseñado para una red posiblemente grande de nodos actuadores y controladores heterogéneos que cooperan. La redistribución de tareas de control autoorganizadas utiliza una metodología basada en subastas. Escala bien con el número de nodos y permite optimizar el rendimiento de control continuo a pesar del cambio de controlador. La estabilidad y el comportamiento de control suave de nuestro enfoque durante una compensación de fallo del controlador autoorganizada, mientras también está sujeto a pérdidas de datos, se demostró en un banco de pruebas de hardware utilizando como misión un escenario de control de formación.

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