Un sistema ad agenti cooperativi per la fault detection in applicazioni spaziali

Un elemento critico nel campo delle applicazioni spaziali, in particolare per i satelliti, è il rilevamento, isolamento e il relativo ripristino dei guasti, chiamato FDIR (Fault Detection, Isolation and Recovery). I dati ottenuti da un satellite sono infatti molto complessi, poco standardizzati e necessitano di competenze specifiche per riuscire a evidenziare eventuali problemi. Un sistema FDIR è composto da tre funzioni principali: il rilevamento dei guasti, la localizzazione della fonte del guasto e il processo atto a riportare il sistema a uno stato accettabile. Questi sistemi sono spesso presenti nello hardware e nel software on-board sul satellite. Altre volte sono utilizzati nelle stazioni a terra per il controllo dei dati di volo di un satellite. Il progetto FCTMAS (Flight Control Team MultiAgent System) che coinvolge, fra gli altri partner, ESA (European Space Agency) e il Politecnico di Milano, si propone di sviluppare un sistema di fault detection ad agenti autonomi per identificare anomalie in satelliti sulla base dei dati ricevuti dalle stazioni a terra. Le architetture sviluppate vogliono essere un supporto alle decisioni per il team FCT (Flight Control Team) che si occupa del controllo del volo del satellite. In questo modo il team è in grado di prendere decisioni in maniera più veloce e precisa. Prendendo spunto dai sistemi FDIR attualmente utilizzati, si è creato un sistema multiagente che potesse avere le caratteristiche più interessanti proposte dai sistemi esistenti. L’approccio ad agenti autonomi presenta notevoli vantaggi: una notevole scalabilità, una buona robustezza, una facile manutenibilità e adattabilità. Sono state quindi realizzate due architetture per l'identificazione dei guasti che si distinguono per la topologia e per il meccanismo di mediazione utilizzato dagli agenti che le compongono. I test sperimentali sui dati reali confermano che il sistema multiagente proposto nella tesi garantisce un buon livello di identificazione dei guasti, riuscendo a coprire tutte le variabili del sistema spaziale prese in considerazione e a identificare le anomalie che sono presenti nei dati analizzati.