Resumen

Para mejorar la autonomía de un satélite GEO maniobrado que forma parte de un sistema de navegación por satélite, se propuso un método de diseño integrado de determinación de órbita autónoma y control autónomo. Se diseñó un observador de estado de red neuronal para estimar el estado del satélite GEO, con sólo la información de alcance entre satélites como observaciones. El controlador es determinado autónomamente por otra red neuronal basada en el estado estimado y la trayectoria de corrección preestablecida. Se utilizó un método de aprendizaje por descenso de gradiente con un factor de olvido para derivar la estrategia de actualización de pesos que puede satisfacer la estabilidad del sistema y el rendimiento en tiempo real. Se utilizó un método de Lyapunov para demostrar la estabilidad del observador y del controlador. El observador de la red neuronal puede reducir la influencia del control en la determinación de la órbita autónoma. El controlador de red neuronal puede mejorar la robustez del satélite GEO maniobrado. Los resultados de la simulación muestran la eficacia de este método.

• Materias:Motores (Mecánica) Vehículo espacial Ingeniería Aeronáutica
• Subjects:Engines Space vehicles Aeronautical Engineering
• Palabras claves:Geosatélite maniobrado, determinación autónoma de la órbita, observador de red neural, trayectoria de correcciones preestablecidas, sistema de navegación por satélite, métodos de diseño integrados, métodos de aprendizaje de descenso, observador de estado de red, influencia del control, controlador de red neural
• Keywords:maneuvered geo satellite, autonomous orbit determination, neural network observer, preset corrections trajectory, navigation satellite system, integrated design methods, descent learning methods, network state observer, influence of control, neural network controller