Automatic mass balancing of 3 DOF attitude testbed simulator using system identification

The Attitude Determination and Control System (ADCS) is a crucial subsystem of a spacecraft. Attitude of a spacecraft describes its orientation in space, and it provides pointing accuracy and stability of the onboard instruments. Therefore, one should ensure high performance of the ADCS subsystem hardware and its interface with the control logic at the ground level. However, it is challenging to test for the performance of the ADCS system at ground level as the actual operations occur in reduced friction and gravity conditions. No method of simulating zero gravity is available in the laboratory. However, gravity effects can be minimized in a dynamic simulation when the Center of Rotation coincides with the Center of Gravity. The Laboratory of the Department of Aerospace Science and Technology (DAER), Politecnico di Milano is developing a fully automated Hardware-in-loop testbed to simulate restricted environment conditions using air bearing platforms. The platform accommodates air bearing, movable masses, and stepper motors, which interfaces with electronic components such as Sensors (Gyroscope and accelerometers), Microprocessor (Raspberry Pi), and batteries. This thesis focuses on developing best fit system identification methods and control algorithms to automatically balance the simulator. This thesis covers system identification methods, modelling of sensors and simulator dynamics preceded by sensor fusion using Kalman filters. Algorithms based on the Least Square Method is derived for Offline and Online parameter estimation of Simulator moment of inertia and center of mass vector. The identified data are used to compensate for the center of mass offset and design control law. An Adaptive control algorithm is presented to perform automatic mass balancing of the 3 DOF attitude simulator testbed by defining the Lyapunov function. Automatic balancing control is executed in real-time to eliminate the center of mass offset from the center of rotation. In this work, as a first step, balancing of the simulator is done using only three masses without other external actuators. The proposed algorithm is tested for multiple masses onboard situation because testbed at the POLIMI accommodates four horizontal and four vertical sliding masses. Higher authority over the control is achieved when multiple masses are used to balance the system. The system is being controlled 4 seconds earlier in transverse axes in the latter case. This justifies the motivation behind the selection of 8 Non-captive motors.

L'Attitude Determination and Control System (ADCS) è un sottosistema essenziale di un veicolo spaziale. L'atteggiamento di un veicolo spaziale descrive il suo orientamento nello spazio e fornisce precisione di puntamento e stabilità degli strumenti di bordo. Pertanto, si dovrebbero garantire elevate prestazioni dell'hardware del sottosistema ADCS e della sua interfaccia con la logica di controllo a terra. Tuttavia, è difficile testare le prestazioni del sistema ADCS a terra poiché le operazioni effettive si verificano in condizioni di attrito e gravità ridotte. In laboratorio non è disponibile alcun metodo per simulare la gravità zero. Tuttavia, gli effetti della gravità possono essere ridotti al minimo in una simulazione dinamica quando il centro di rotazione coincide con il centro di gravità. Il Laboratorio del Dipartimento di Scienze e Tecnologie Aerospaziali (DAER) del Politecnico di Milano sta sviluppando un banco di prova Hardware-in-loop completamente automatizzato per simulare condizioni ambientali ristrette utilizzando piattaforme aeree. La piattaforma ospita cuscinetti ad aria, masse mobili e motori passo-passo, che si interfacciano con componenti elettronici come sensori (giroscopio e accelerometri), microprocessore (Raspberry Pi) e batterie. Questa tesi tratta dei metodi di identificazione del sistema, della modellazione dei sensori e della dinamica del simulatore preceduta dall’unione dei sensori utilizzando i filtri di Kalman. Gli algoritmi basati sul Metodo dei Minimi Quadrati sono utilizzati per la stima dei parametri offline e online del momento d'inerzia del simulatore e del vettore del centro di massa. I dati identificati vengono utilizzati per compensare l'offset del centro di massa e la legge di controllo del progetto. Viene presentato un algoritmo di controllo adattivo per eseguire il bilanciamento automatico della massa del banco di prova del simulatore di assetto 3 DOF definendo la funzione di Lyapunov. Il controllo automatico del bilanciamento viene eseguito in tempo reale per eliminare l'offset del centro di massa dal centro di rotazione. In questo lavoro, come primo passo, il bilanciamento del simulatore viene effettuato utilizzando solo tre masse senza ulteriori attuatori esterni. L'algoritmo proposto è testato per situazioni di bordo con più masse perché il banco di prova al POLIMI ospita quattro masse scorrevoli orizzontali e quattro verticali. Una maggiore autorità sul controllo si ottiene quando si utilizzano più masse per bilanciare il sistema. In quest'ultimo caso, il sistema viene controllato 4 secondi prima negli assi trasversali. Questo giustifica la motivazione alla base della selezione di 8 motori non prigionieri.