نوع مقاله : علمی-پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه هوافضا، دانشکده انرژی‌های تجدیدپذیر، دانشگاه صنعتی ارومیه، ارومیه، ایران

2 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه هوافضا، دانشکده انرژی‌های تجدیدپذیر، دانشگاه صنعتی ارومیه، ارومیه، ایران

چکیده

تعیین میزان موفقیت کنترل­‌کننده یکی از مسائل مهم در حوزه کنترل تحمل‌­پذیر عیب فعال فضاپیما می‌­باشد. دلیل اهمیت زیاد این موضوع نیز ماهیت تصادفی و از قبل پیش‌­بینی نشده عیوب است. از طرفی، به دلیل وجود حالت­‌های بسیار زیاد (تقریبا بیشمار) عیب، انجام شبیه‌­سازی‌­های متعدد و بررسی میزان موفقیت کنترل­‌کننده در شرایط مختلف بروز عیب زمان‌بر خواهد بود. برای رفع این مشکل، در این مقاله از شبکه عصبی برای تعیین درصد موفقیت کنترل­‌کننده تحمل­‌پذیر عیب فعال فضاپیما در شرایط مختلف رخداد عیب استفاده شده است. بدین صورت که ابتدا، شبکه عصبی تحت آموزش قرار گرفته و سپس، با بررسی­های مختلف از عملکرد مناسب آن در پیش­بینی موفقیت یا عدم­‌ موفقیت کنترل­‌کننده اطمینان حاصل شده است. سپس، با توجه به سرعت بسیار زیاد شبکه آموزش دیده، بررسی متنوعی از میزان موفقیت کنترلر در طیف گسترده‌­ای از عیوب انجام شده است. نتایج بدست آمده از نظر فیزیکی منطقی بوده و نشان می­‌دهند که با افزایش شدت عیب، احتمال موفقیت کنترل­‌کننده نیز کاهش می­‌یابد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

[1]   Y. Zhang and J. Jiang, "Bibliographical review on reconfigurable fault-tolerant control systems," Annual reviews in control, vol. 32, no. 2, pp. 229-252, 2008.
[2]   J. Jiang and Y. Zhang, "Graceful performance degradation in active fault-tolerant control systems," IFAC Proceedings Volumes, vol. 35, no. 1, pp. 275-280, 2002.
[3]   Y. Zhang and J. Jiang, "Fault tolerant control system design with explicit consideration of performance degradation," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 39, no. 3, pp. 838-848, 2003.
[4]   Y. Zhang, J. Jiang, Z. Yang, and A. Hussain, "Managing performance degradation in fault tolerant control systems," IFAC Proceedings Volumes, vol. 38, no. 1, pp. 424-429, 2005.
[5]   J. Jiang and Y. Zhang, "Accepting performance degradation in fault-tolerant control system design," IEEE transactions on control systems technology, vol. 14, no. 2, pp. 284-292, 2006.
[6]   S. Yin, B. Xiao, S. X. Ding, and D. Zhou, "A review on recent development of spacecraft attitude fault tolerant control system," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 63, no. 5, pp. 3311-3320, 2016.
[7]   J. Jiang and X. Yu, "Fault-tolerant control systems: A comparative study between active and passive approaches," Annual Reviews in control, vol. 36, no. 1, pp. 60-72, 2012.
[8]   C. Zhang, M.-Z. Dai, J. Wu, B. Xiao, B. Li, and M. Wang, "Neural-networks and event-based fault-tolerant control for spacecraft attitude stabilization," Aerospace Science and Technology, vol. 114, p. 106746, 2021.
[9]   K. Lu, T. Li, and L. Zhang, "Active attitude fault-tolerant tracking control of flexible spacecraft via the Chebyshev neural network," Transactions of the Institute of Measurement and Control, vol. 41, no. 4, pp. 925-933, 2019.
[10] C. Tan, G. Xu, L. Dong, H. Zhao, J. Li, and S. Zhang, "Neural network-based finite-time fault-tolerant control for spacecraft without unwinding," International Journal of Aerospace Engineering, vol. 2021, pp. 1-10, 2021.
[11] P. H. Zipfel, Modeling and simulation of aerospace vehicle dynamics. Aiaa, 2000.
[12] D. Wang, Y. Jia, L. Jin, and S. Xu, "Control analysis of an underactuated spacecraft under disturbance," Acta Astronautica, vol. 83, pp. 44-53, 2013.
[13] M. Tafazoli, "A study of on-orbit spacecraft failures," Acta Astronautica, vol. 64, no. 2-3, pp. 195-205, 2009.
[14] T. Miksch and A. Gambier, "Fault-tolerant control by using lexicographic multi-objective optimization," in 2011 8th Asian Control Conference (ASCC), 2011, pp. 1078-1083: IEEE.
[15] R. MATLAB and S. T. Release, "The MathWorks, Inc., Natick, Massachusetts, United States," ed, 2019.