Guiando los Módulos Lunares: Aprovechando Redes Neuronales para el Control de Vuelo Dinámico con Características de Inercia y Masa Adaptativas
Autores: Ortega, Angel Guillermo; Enriquez-Fernandez, Andres; Gonzalez, Cristina; Flores-Abad, Angel; Choudhuri, Ahsan; Shirin, Afroza
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Guiando los Módulos Lunares: Aprovechando Redes Neuronales para el Control de Vuelo Dinámico con Características de Inercia y Masa Adaptativas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Aeroespacial
Palabras clave
Control autónomo
Procedimientos de aterrizaje
Operaciones espaciales
Variación de masa
Modelo dinámico
Red neuronal
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
El control autónomo de los procedimientos de aterrizaje puede proporcionar la eficiencia y precisión que son vitales para la finalización exitosa y segura de las misiones de operaciones espaciales. Controlar un módulo de aterrizaje con esta precisión es un desafío porque los propulsores, que se consumirán durante las operaciones, representan una fracción significativa de la masa del módulo. La variación de masa de cada tanque influye profundamente en las características de inercia y masa a medida que se genera empuje y complica el control preciso del estado del módulo. Este factor es una consideración crucial en nuestra investigación y metodología. Se desarrolló un modelo dinámico para nuestro módulo de aterrizaje donde la masa, la inercia y el centro de masa (COM) varían con el tiempo. Se incorpora una red neuronal (NN) de avance en el tiempo en la dinámica para capturar el tensor de inercia y el COM que varían con el tiempo. Además, el propulsor tarda en viajar a través de las líneas de alimentación desde los tanques de almacenamiento hasta el motor; además, las válvulas solenoides requieren tiempo para abrirse y cerrarse. Por lo tanto, hay retrasos de tiempo entre el actuador y la respuesta del motor. Para tener en cuenta estas fuentes de variaciones, también se incluye un retraso de tiempo combinado en el bucle de control para evaluar el efecto de los retrasos por fluidos y mecanismos en el rendimiento del controlador. El retraso de tiempo se estima numéricamente mediante un modelo de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD). Como parte del mecanismo de control del módulo de aterrizaje, se incorpora un control de vector de empuje (TVC) con dos gimbales rotacionales y un sistema de control de reacción (RCS) en la dinámica. Se diseñan controladores proporcionales, integrales y derivativos (PID) simples para controlar el empuje, los ángulos de gimbal del TVC y el torque requerido por el RCS para manipular la rotación y altitud del módulo de aterrizaje. Se presenta una misión compleja con varios ejemplos numéricos para verificar el control del movimiento de suspensión y rotación.
Descripción
El control autónomo de los procedimientos de aterrizaje puede proporcionar la eficiencia y precisión que son vitales para la finalización exitosa y segura de las misiones de operaciones espaciales. Controlar un módulo de aterrizaje con esta precisión es un desafío porque los propulsores, que se consumirán durante las operaciones, representan una fracción significativa de la masa del módulo. La variación de masa de cada tanque influye profundamente en las características de inercia y masa a medida que se genera empuje y complica el control preciso del estado del módulo. Este factor es una consideración crucial en nuestra investigación y metodología. Se desarrolló un modelo dinámico para nuestro módulo de aterrizaje donde la masa, la inercia y el centro de masa (COM) varían con el tiempo. Se incorpora una red neuronal (NN) de avance en el tiempo en la dinámica para capturar el tensor de inercia y el COM que varían con el tiempo. Además, el propulsor tarda en viajar a través de las líneas de alimentación desde los tanques de almacenamiento hasta el motor; además, las válvulas solenoides requieren tiempo para abrirse y cerrarse. Por lo tanto, hay retrasos de tiempo entre el actuador y la respuesta del motor. Para tener en cuenta estas fuentes de variaciones, también se incluye un retraso de tiempo combinado en el bucle de control para evaluar el efecto de los retrasos por fluidos y mecanismos en el rendimiento del controlador. El retraso de tiempo se estima numéricamente mediante un modelo de Dinámica de Fluidos Computacional (CFD). Como parte del mecanismo de control del módulo de aterrizaje, se incorpora un control de vector de empuje (TVC) con dos gimbales rotacionales y un sistema de control de reacción (RCS) en la dinámica. Se diseñan controladores proporcionales, integrales y derivativos (PID) simples para controlar el empuje, los ángulos de gimbal del TVC y el torque requerido por el RCS para manipular la rotación y altitud del módulo de aterrizaje. Se presenta una misión compleja con varios ejemplos numéricos para verificar el control del movimiento de suspensión y rotación.