Алгоритм поддержки принятия управленческих решений при автономном управлении космическими аппаратами в атмосфере планеты

Разработан новый алгоритм принятия автономных решений при управлении космическими аппаратами, осуществляющими спуск в атмосфере, который позволяет осуществить устойчивое управление космическим аппаратом относительно номинальных траекторий полета, что обеспечивает возможность надежного выполнения целевых задач космических миссий. Сформированы аналитические зависимости, с помощью которых можно получить высокоточные расчеты параметров движения космического аппарата в атмосфере и определить корректирующие программы управления аппаратом. Это позволяет реализовать движение космического аппарата в атмосфере по траекториям, близким к оптимальным, даже в условиях значительных воздействий возмущающих факторов на динамику полета аппарата. Дана оценка работоспособности алгоритма принятия автономных решений на примере парирования возмущающих воздействий при спуске космического аппарата в атмосферах Марса и Юпитера. Показано, что при полном качественном совпадении данных, рассчитанных с использованием аналитических зависимостей и результатов численного интегрирования, вычислительные погрешности не превышают 3 %. При наиболее неблагоприятных сочетаниях навигационных ошибок и вариаций плотности атмосферы отработка составленных корректирующих программ управления в большинстве случаев обеспечивает качественное совпадение возмущенных и номинальных траекторий. Разработанный алгоритм принятия автономных решений на основе аналитических зависимостей может быть эффективно применен при движении космического аппарата в атмосферах планет при различных краевых условиях, ограничениях, проектных характеристиках аппарата и моделях атмосферы.

Management decision support algorithmfor autonomousspacecraft’s control in the planet’s atmosphere

Anew algorithm for making autonomous decisions when controlling spacecraft carrying out descent in the atmosphereis developed, which allows to carry out stable control of the spacecraft relative to the nominalflight trajectories, which provide to reliably fulfill the targets of space missions. Analytical dependences are formed, with the help of which it is possibleto obtain high-precision calculations ofthe parameters of the movement of a spacecraft in the atmosphere and determine corrective programs for controlling the apparatus. This makes it feasibleto implement the movement of a spacecraft in the atmosphere along trajectories close to optimal, even underconditions of significant influence of disturbing factors on the dynamics of the flight of the vehicle. The authorsgive an estimate of the performance of the algorithm for making autonomous decisions on the example of parrying disturbing influences during the descent of a spacecraft in the atmospheres of Mars and Jupiter. It is shown that with complete qualitative agreement between the data calculated using the analytical dependences and the results of numerical integration, the computational errors do not exceed 3%. With the most unfavorable combinations of navigation errors and atmospheric density variations, the development of the corrective control programs developedin most cases ensures a qualitative coincidence of the disturbed and nominal trajectories. The developed algorithm for making autonomous decisions based on analytical dependencies can be effectively applied when a spacecraft moves in planetary atmospheres under various boundary conditions, constraints, design characteristics of the spacecraft and atmosphere models

Publisher
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН)
Number of issue
2
Language
Russian
Pages
121-134
Status
Published
Volume
24
Year
2023
Organizations
  • 1 Peoples’ Friendship University of Russia
Keywords
autonomous control; knowledge base; identification of flight situations; contingency; decision making; on board equipment; база знаний; идентификация полетных ситуаций; нештатная ситуация; принятие решений; бортовая аппаратура
Share

Other records

Mahmoud Hamza A., Karelina Elena V., Markov Vladimir E., Diakonov Viktor V., Vikentyev Ilya V.
RUDN Journal of Engineering Researches. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Vol. 24. 2023. P. 95-104