Mapeamento de conflitos na determinação e controle de atitude e estratégia para sua mitigação considerando erros dos sensores e atuadores e requisitos de missão - Francisco Granziera Junior (2015)
Esta tese apresenta uma abordagem integrada para projetar o estimador e o controlador de atitude de satélites considerando diferentes tipos de erros presentes nos sensores e atuadores. A principal contribuição do trabalho está na na abordagem multi-objetivo do problema de determinação e controle de atitude, levando em conta erros aleatórios e não aleatórios. Isto inclui o reconhecimento da existência de conflitos nos objetivos e a identificação das condições em que estes se manifestam, além da obtenção propriamente dita dos ganhos ótimos do estimador e do controlador. Ao longo do texto é feita uma revisão sobre malhas de estimação e controle de atitude de satélites onde são introduzidos os sensores de atitude com plena ênfase aos sensores de estrela (STR) incluindo a descrição do funcionamento dos STRs de última geração e a descrição sobre as fontes de incertezas que levam ao surgimento dos erros de baixa frequência (LFE) e aleatórios (NEA). Também é feita uma listagem deste tipo de sensor comparando as principais características dos modelos disponíveis no mercado. Uma modelagem matemática da junção de dados de atitude de dois STRs é realizada de forma a obter um equacionamento para os erros LFE e NEA finais após a fusão. Também é estudado o efeito de uma malha de estimação de atitude que faça uso de girômetros com intuito de atenuar o ruído angular. A malha de controle com um controlador PD é modelada levando em conta os ruídos e erros dos elementos que a compõem, até se obter equações que relacionem estes erros aos conflitos na escolha dos parâmetros do controlador, tipicamente a frequência natural. O problema da fusão de atitude de dois STRs é abordado sobre o olhar multi-objetivo. São descritas quatro técnicas para obtenção da curva de Pareto e exploradas suas limitações e complementaridades: o método algébrico, o método numérico de varredura, o método de experimentação estatística e o método por algoritmo genético. Diversos casos de fusão de dados de STRs são simulados e considerando casos típicos e hipotéticos com inserção ou não de giros na malha de estimação. A malha de controle também é inserida e analisada no contexto multi-objetivo. Estudos de casos são realizados inspirados na configuração básica da Plataforma Multi-Missão e variantes exploratórias. O problema multi-objetivo final é formulado com três funções custo: Erro de Apontamento, Deriva e Erro Total de Determinação de Atitude. Como solução para o problema multi-objetivo aplicou-se o Critério de Perda Mínima com utilizando-se de plotagens de gráficos de Schilling em eixos logarítmicos. As análises mostraram que para casos em que os STRs eram idênticos posicionados ortogonalmente, o método de análise multi-objetivo mostrou-se pouco relevante, mas conforme a configuração se afasta deste caso ideal, com os sensores apresentando características distintas e o ângulo entre seus eixos de visada se tornando mais agudo, o método proporciona impacto significativo na mitigação dos erros, principalmente do LFE.