Discrete multiobjective optimization applied to the spacecraft actuators command problem and tested in a hardware-in-the-loop rendezvous simulator

• Main Author: Willer Gomes dos Santos
• Other Authors: Evandro Marconi Rocco
• Language: English
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2015
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/01.30.12.04

The challenge of commanding efficiently and autonomously spacecraft actuators hasmotivated the investigation of new optimization techniques in order to extend the spacecrafts life and to insure the fulfillment of all mission requirements. The control problem of spacecraft using actuators with conflicting characteristics has been explored in this thesis. Thus a novel autonomous command strategy based on a discrete multiobjective optimization approach has been proposed herein. This innovative methodology, called Actuator Multiobjective Command Method (AMCM), determines the best way to operate a given group of actuators according to predefined specifications and online acquired inputs. This function generates a set of feasible solutions and selects, based on a decision making method, the best compromise solution optimizing a group of objective functions simultaneously and completely online. It is assumed the final approach rendezvous scenario, due to its complexity, for testing the models. In addition, the hardware-in-the-loop rendezvous and docking simulator facility of the German Aerospace Center, called European Proximity Operations Simulator (EPOS), has been used to test and validate the proposed method. This facility uses two industrial robots to physically simulate the complete translational and rotational motion of two docking satellites. Furthermore, all elements of the guidance, navigation, and control loop have been developed and implemented accurately in a simulation framework and tested, at EPOS, under real-time environment conditions using rendezvous sensor-hardware. The developed software brings forward effectiveness and robustness proving to be able to generate reliable results in both non-real-time and real-time simulations. === O desafio de comandar eficientemente e autonomamente os atuadores de um veículo espacial tem motivado a investigação de novas técnicas de otimização a fim de prolongar a vida útil do veículo e garantir o cumprimento de todos os requisitos da missão. O problema de controle de espaçonaves usando atuadores com características conflitantes foi explorado nesta tese. Assim, uma nova estratégia de comando autônoma, baseada em uma abordagem de otimização multiobjectivo discreta, é proposta neste documento. Esta inovadora metodologia, chamada aqui de Método de Comando Multiobjetivo de Atuador (AMCM em inglês), determina o melhor modo de operar um dado grupo de atuadores de acordo com especificações predefinidas e dados adquiridos em tempo-real. Esta função gera um conjunto de soluções viáveis e seleciona, de acordo com um método de tomada de decisão, a melhor solução compromisso otimizando, consequentemente, um grupo de funções objetivos simultaneamente. O cenário de uma manobra de aproximação final é escolhido, devido a sua complexidade, para testar os modelos. Ademais, o simulador de encontro e acoplamento com hardware na malha do Centro Aeroespacial Alemão, chamado de Simulador Europeu de Operações de Proximidade (EPOS em inglês), foi utilizado para testar e validar os modelos propostos. Este simulador utiliza dois robôs industriais para fisicamente simular o movimento translacional e rotacional completo de dois satélites em operação de aproximação e acoplamento. Além disso, todos os elementos da malha de guiamento, navegação, e controle foram desenvolvidos e implementados em um ambiente de simulação e testados em tempo real no EPOS utilizando sensores reais. O software desenvolvido apresenta eficácia e robustez provando ser capaz de gerar resultados confiáveis tanto em simulações numéricas quanto em simulações em tempo real.