Model reference control for LISA mission cold gas micro-thusters: a Bayesian optimization approach

In the context of the LISA mission, scheduled for 2034 and designed to gather new observations of gravitational waves, this thesis focuses on the control of the actuator responsible for providing the propulsion needed to stabilize the satellites enabling the scientific measurements. The propulsion system, developed by Leonardo S.p.A., consists of a cold gas micro-thruster. The thruster’s gas flow is regulated by a valve that exhibits nonlinear behavior and dynamic hysteresis effects, distorting the delivered propulsion depending on the operating conditions. Consequently, the control system requires a complex compensation mechanism optimized to mitigate these nonlinearities. The objective of this thesis is to redesign and optimize the actuator controller by leveraging a simulation environment developed by Leonardo S.p.A. and Politecnico di Milano, capable of accurately replicating the system’s behavior. The proposed approach combines the principles of Model Reference Control with Bayesian Optimization to select the best parameters for scheduling a Proportional-Integral regulator that compensates for the valve’s static nonlinearities. Moreover, Bayesian Optimization also guides the tuning of an inverse-based compensator for the valve’s hysteresis. This solution aims to ensure uniform performance across different operating conditions, as required in high-accuracy control applications such as the satellite’s micro-positioning.

Nel contesto della missione LISA, prevista per il 2034 e finalizzata alla raccolta di nuove osservazioni delle onde gravitazionali, questa tesi si concentra sul controllo dell’attuatore responsabile di fornire la propulsione necessaria alla stabilizzazione dei satelliti che consentiranno le misurazioni scientifiche. Il sistema di propulsione, sviluppato da Leonardo S.p.A., è composto da un micro-propulsore a gas freddo, il cui flusso è regolato da una valvola che presenta un comportamento non lineare ed effetti dovuti ad un fenomeno di isteresi. Tali effetti distorsivi variano a seconda delle condizioni operative, rendendo necessaria l’implementazione di un sistema di compensazione che ne minimizzi l’impatto. L’obiettivo di questa tesi è la progettazione e l’ottimizzazione del regolatore del sistema di propulsione, sfruttando un ambiente di simulazione sviluppato da Leonardo S.p.A. e dal Politecnico di Milano per replicare accuratamente il comportamento del sistema. L’approccio proposto combina i principi di un Model Reference Control con l’Ottimizzazione Bayesiana per selezionare i parametri di un regolatore Proporzionale-Integrale basato su Lookup Tables e incaricato di compensare al meglio le non linearità statiche della valvola. Inoltre, l’Ottimizzazione Bayesiana è alla base anche della taratura di un compensatore per invertire gli effetti dell’isteresi. Questa soluzione mira a garantire prestazioni uniformi in diverse condizioni operative, come richiesto per applicazioni di controllo ad alta precisione, come il micro-posizionamento del satellite.