Resumen

En este trabajo, nos centramos en la resolución de los problemas de control de seguimiento de actitud sin inercia para naves espaciales sujetas a perturbaciones externas, parámetros inerciales desconocidos y fallos de los actuadores. La arquitectura de control robusta se diseña utilizando la matriz de rotación y las redes neuronales. En presencia de perturbaciones externas e incertidumbres paramétricas, se propone un esquema de control tolerante a fallos (FTC) sintetizado con el algoritmo de aprendizaje mínimo (MLP) para mejorar la fiabilidad del sistema cuando se producen fallos desconocidos en los actuadores. Estos métodos se desarrollan basados en backstepping para asegurar que la convergencia en tiempo finito es alcanzable para todos los estados del sistema en lazo cerrado con baja complejidad computacional. La validez y las ventajas de los controladores diseñados se ponen de manifiesto mediante un análisis basado en Lyapunov. Finalmente, los resultados de la simulación demuestran el rendimiento satisfactorio de los controladores desarrollados.

• Materias:Automatización Aerodinámica Motores (Mecánica) Cinemática Ingeniería Aeronáutica
• Subjects:Automation Aerodynamics Engines Kinematics Aeronautical Engineering
• Palabras claves:Perturbación externa, parámetros inerciales desconocidos, arquitectura de control robusta, fallo del actuador desconocido, estado del sistema en bucle, baja complejidad computacional, control de seguimiento de actitud, problema de inercia, controlador diseñado, fallo del actuador
• Keywords:external disturbance, unknown inertial parameters, robust control architecture, unknown actuator fault, loop system state, low computational complexity, attitude tracking control, problem of inertia, designed controller, actuator fault