Adaptive smooth nonsingular fast terminal sliding mode control for distributed CubeSat missions|RISS 상세보기

국문 초록 (Abstract)

전통적인 편대비행 임무의 주요 목표는 상대궤도제어 기술을 검증하는 것으로서, 편대유지와 재배치 등을 수행한다. 기준궤적은 동역학 방정식으로부터 유도된 안정적인 상대궤도로 설계된다. 최근 편대비행 기술은 더욱 복잡한 과학임무를 수행할 수 있도록 발전해왔다. 최첨단 수준의 정밀 편대비행 기술의 발전은 이러한 과학임무 수행을 가능하게 한다. 예를 들어, 분산 우주 망원경은 분산 우주 임무의 한 형태이며 이는 두 대의 위성을 운용하여 천체에 대하여 정렬하고 과학적 현상을 관측하고자 한다. 그러므로, 분산 우주 망원경의 기준 궤적은 동역학적으로 안정적인 주기궤도가 아닌 천체의 관성계 위치에 기반한 상대궤적으로 설계된다. 최첨단 과학 임무의 기준 궤적은 기존에 연구된 바 없다. 편대비행 기술검증 임무를 위한 안정적인 상대궤도가 연구되었듯, 본 논문에서는 과학임무를 위한 상대궤적을 연구하고자 하였다.
CANYVAL-C 임무는 분산 우주 망원경의 한 예시인 태양 코로나그래프를 두 대의 위성을 이용하여 구현한다. 두 위성은 일렬로 정렬하여 인공적인 일식을 만들고 주변 영역을 분석한다. 큐브위성의 성능은 제한적이므로 탑재되는 구동기의 성능도 제한되어 있다. 이로부터 자세 및 궤도제어 시스템의 성능에 상호 의존성이 발생한다. 이에 더해, 과학임무의 기준궤적이 불안정하므로 연속추력 제어의 필요성이 제기된다. 이는 자세 및 궤도제어 시스템이 시스템의 불확정성과 외란이 존재하는 환경에서도 강건성을 보유하여야 함을 의미한다.
요약하면, 과학임무를 위한 기준궤적의 특징과 큐브위성의 제한된 성능으로 인한 문제들을 해결하기 위해 두 가지 접근법을 제시하였다. 상대궤도제어 시나리오와 간단한 선형 제어기를 개발하고 몬테 카를로 시뮬레이션으로 검증하였다. CANYVAL-C 임무를 위한 상대궤도제어 시나리오는 랑데부, 차등 대기항력 제어, 관성정렬로 구성되었다. 선형 제어 알고리즘은 간단하고 계산부하가 적다는 장점이 있다. 따라서 온보드에 탑재될 수 있는 상대궤도 제어 알고리즘과 이를 보완하기 위한 전략들을 개발하였다. 상대궤도 제어 알고리즘, 전략, 시나리오의 실현 가능성은 몬테 카를로 시뮬레이션으로 검증되었다. 몬테 카를로 시뮬레이션에는 항법, 자세 결정 및 제어, 추력시스템의 오차를 반영하고 시나리오를 시간순으로 시뮬레이션하였다. 결과적으로, CANYVAL-C 임무가 성공할 수 있음을 통계적으로 제시하였다.
두번째로, 비특이 고속 종단 슬라이딩 모드 기반의 적응형 제어기가 도입되었다. 제시된 제어 알고리즘은 부호함수를 사용하지 않음으로서 완전히 매끄러운 제어입력 값을 생성한다. 불확실성의 유계에 대해 알지 못하는 경우, 제어 이득이 변화하여 외란을 상쇄할 수 있다. 결과적으로, 슬라이딩 변수와 제어 오차를 사용자가 지정한 임의의 범위 이내로 수렴시킬 수 있다. 이는 임무 요구조건을 만족하는 제어 파라미터를 임의로 선택할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구의 적응형 제어기는 참고문헌의 단일 입력 단일 출력 시스템에서 설계된 적응형 제어기를 다중 입력 다중 출력 시스템 중 하나인 자세 및 궤도제어 시스템에 적용한 것이다. 적응형 비특이 고속 종단 슬라이딩 모드 제어기의 효용성은 큐브위성을 위해 개발된 선형 제어기와 비교하여 제시되었다. 시뮬레이션 결과, 적응형 비특이 고속 종단 슬라이딩 모드 제어기가 분산 우주 망원경 임무에서 정렬시간과 연료 사용량의 측면에서 월등한 성능을 보임을 확인하였다.

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전통적인 편대비행 임무의 주요 목표는 상대궤도제어 기술을 검증하는 것으로서, 편대유지와 재배치 등을 수행한다. 기준궤적은 동역학 방정식으로부터 유도된 안정적인 상대궤도로 설계...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The primary goal of conventional formation flying missions is to validate the relative orbit control techniques, such as formation keeping and reconfiguration. The reference trajectories are designed to be stable relative orbits and derived from natural dynamics. Formation flying has become more advanced so that it can be used for more complicated scientific objectives. State-of-the-art precision formation flying techniques have evolved to accomplish these complicated scientific missions. As an example, a distributed space telescope is a kind of distributed space mission; it operates two satellites to align with respect to a celestial object and observes scientific phenomena. Therefore, the reference trajectory of the distributed space telescope is different from stable periodic orbits that are derived from dynamic equations; instead, its reference trajectory is designed based on the inertial position of a celestial object. The reference trajectory for state-of-the-art scientific missions has not been addressed so far. As stable relative orbits such as the periodic circular orbit and the along-track orbit have been investigated for the formation flying technology verification missions, the reference trajectory for the scientific mission is now investigated in this research.
CANYVAL-C mission demonstrates the solar coronagraph which is a kind of distributed space telescope by two CubeSats. Two satellites are aligned to create an artificial solar eclipse and analyze the surrounding overcast regions. The specification of CubeSat is so restricted that the efficacy of the actuators is also generally constrained, and are often not enough to control the CubeSat with full capacity. It implies an interdependent influence on the attitude and relative orbit control algorithm. Besides, the instability of the reference trajectory for scientific missions induces the necessity for continuous control. This requires the attitude and orbit control systems to be designed with robustness under the system's uncertainties and external disturbances.
As a result, the characteristics of the reference trajectory for the scientific mission and the restricted specification of CubeSats motivated two approaches to address these problems. The relative orbit control scenarios and simple linear control algorithms are developed and verified for their feasibility by Monte Carlo simulations. The relative orbit control scenario for the CANYVAL-C mission is constituted of rendezvous, differential air drag control, and inertial alignment hold. Linear control algorithms such as linear quadratic regulator and PD have the advantages of simplicity and low computational burden. Therefore, the relative orbit control algorithm and complementary strategies that are able to be embedded on board are developed. The feasibility of the relative orbit control algorithms, strategies, and scenarios are verified by Monte Carlo simulation under the errors from navigation, attitude determination and control, and propulsion system. Consequently, the success of the CANYVAL-C mission is statistically verified.
Secondly, the adaptive smooth control approach based on the nonsingular fast terminal sliding mode is introduced. The proposed control strategy generates entirely smooth signals by eliminating the signum function. In the absence of prior knowledge about the bounds of uncertainty, the control gain is adjusted automatically to account for the unknown changes in system characteristics and external disturbances. Consequently, it is able to manipulate the sliding variables and tracking errors to converge within certain user-defined boundaries. This allows for easy selection of control parameters that satisfy the mission requirements. This research extends the adaptive smooth controller from a single-input single-output system to a multi-input multi-output orbit and attitude control system. The simulation evaluates the effectiveness of the adaptive smooth nonsingular fast terminal sliding mode controller in comparison to the linear quadratic regulator and PD algorithm that is implemented on the CubeSat. The results confirm that the adaptive smooth nonsingular fast terminal sliding mode control algorithm has superior control performance in terms of aligned time and fuel efficiency of the distributed space telescope demonstration mission.

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목차 (Table of Contents)

Abstract
Chapter 1: Introduction
1.1 Historical Background
1.2 Research Objectives
1.3 Contribution

Abstract
Chapter 1: Introduction
1.1 Historical Background
1.2 Research Objectives
1.3 Contribution
1.4 Thesis Overview
Chapter 2: Reference Trajectory Design for Scientific Missions
2.1 State-of-the-art Concept of Formation Flying Mission
2.2 Reference Trajectory Design for Solar Coronagraph
Chapter 3: Relative Orbit Control for Solar Coronagraph
3.1 Relative Orbit Control Scenario
3.2 GNC Subsystem Architecture
3.3 Relative Orbit Control Algorithm
3.3.1 Rendezvous
3.3.2 Differential Air Drag Control
3.3.3 Inertial Alignment Hold
Chapter 4: Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode Control
4.1 Concept of Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode
4.2 Description of Nonlinear Formation Flying System
4.2.1 Relative Orbit Control System
4.2.2 Attitude Control System
4.2.3 Problem Statement
4.3 Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode Control System
4.3.1 Relative Orbit Control System
4.3.2 Attitude Control System
4.4 Adaptive Smooth Control
Chapter 5: Verification by Numerical Simulation
5.1 Monte Carlo Simulation
5.1.1 Rendezvous
5.1.2 Differential Air Drag Control
5.1.3 Commissioning Inertial Alignment Hold
5.1.4 Inertial Alignment Hold
5.1.5 Fuel Budget
5.2 Relative Orbit Control Simulation
5.2.1 Inertial Alignment Hold by NFTSM
Chapter 6: Conclusion
6.1 Summary
6.2 Discussion
References
국문초록

참고문헌 (Reference)

1. Orbital mechanics, PrussingandB. Conway, Oxford UniversityPress:Oxford,UK,1993, , 1993

2. Thesimbol-xmission, E. Cavazzuti, F. Fiore, P. Giommi, A. Goldwurm andO. Lamarle, R. Cledassou, U. Briel, M. Arnaud, J. Counil, Paris, France, , 2008

3. Space attitudedynamics, C. Hughes, John Wiley&Sons,1986, , 1986

4. Spacecraftdynamics,2nded., E. Wiesel, McGraw-Hill,1997, , 1997

5. 66MTerminalattractorsinneuralnetworks, Zak, 2, 259–274, , 1989

6. 61H Analytical mechanicsofspacesystems, SchaubandJ. Junkins, AIAA, , 2018

7. Xeus:thephysicsofthehotevolvinguniverse, H. Bohringer, R. Bellazzini, J. Bleeker, T. Boller, D. Barret, M. Bautz, X. Barcons, W. BrandtandM. Cappi, 23, 139–168, , 2009

8. Solareruptiveevents(see)2020missionconcept, S. Krucker, H. Hudson, S. Bandler, J. Davila, G. Holman, A. Caspi, G. Hurford, B. Dennis and, S. Christe, arXiv:1311.5243v1, , 2013

9. 80YTerminalslidingmodecontrolforrigidrobots, Tang, 34, 51–56, , 1998

10. Fresnellensesforx-rayandgamma- rayastronomy, N. GehrelsandJ. Krizmanic, P. vonBallmoos, InProceedingsoftheSPIE,SanDiego,CA,USA, , 2003