Redes neurais aplicadas ao controle de atitude de satélites com geometria variável

• Autor(a) principal: Valdemir Carrara
• Data de Publicação: 1997
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/iris@1905/2005/07.29.05.41

Este trabalho investiga o uso de redes neurais em controle de atitude de satélites artificiais. Com a intenção de validar esta aplicação, optou-se por um satélite que não fosse constituído por um corpo rígido, mas que possuísse um comportamento dinamico variável em função de apêndices articulados. A dinâmica assim gerada tem o caráter não-linear típico para utilização de redes neurais. São apresentados neste trabalho as principais relações que permitem a modelagem de um sistema via rede neural, bem como duas possibilidades de treinamento: retro-propagação e mínimos quadrados. Foram obtidas também as relações dinâmicas e cinemáticas do movimento de um corpo no espaço com apêndices articulados, levando-se em conta a posição do centro de massa e a variação do momento de inércia do conjunto, necessários para efetuar a simulação do movimento do satélite. Para validar o controlador de rede neural, foi utilizado como exemplo a geometria do satélite de sensoriamento remoto da MECB, durante a fase de abertura dos painéis solares, que fazem as vezes dos apêndices articulados. Inicialmente obteve-se o modelo de identificação, contendo a dinâmica direta do satélite. Posteriormente testaram-se varias formas de obtenção do modelo dinâmico inverso através da rede neural, sendo que o treinamento com realimentação do erro mostrou os melhores resultados. Para validar o controle, promoveu-se uma variação de parâmetros do satélite (momentos de inércia, massa, empuxo dos motores) e incluíram-se de ruídos nos sensores, sem entretanto refazer o treinamento da rede. Comprovou-se, assim, que a rede possui capacidade de compensação, capaz de assegurar robustez ao controle proposto.