NMPC and Deep Learning-Based Vibration Control of Satellite Beam Antenna Dynamics Using PZT Actuators and Sensors
作者: Sean Kalaycioglu, Daniel Ding
分类: eess.SY
发布日期: 2024-12-21
备注: 9 pages and 8 figures
💡 一句话要点
提出基于NMPC和深度学习的卫星梁式天线振动控制方法，利用PZT执行器和传感器提高精度和稳定性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 卫星天线 振动控制 非线性模型预测控制 深度学习 压电执行器 柔性结构 耦合动力学
📋 核心要点
- 卫星天线的姿态和结构动力学耦合，导致振动控制困难，现有方法难以兼顾精度和响应速度。
- 采用NMPC和深度学习相结合的方法，利用PZT执行器和传感器，实现对卫星姿态和结构动力学的精确控制。
- 通过MATLAB/Simulink仿真验证，该方法能够有效减少结构振动，加快响应速度，并提高整体控制精度。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的卫星梁式柔性天线振动控制方法，该方法结合了非线性模型预测控制（NMPC）和深度学习技术。所开发的控制系统利用压电（PZT）执行器和传感器来管理卫星的耦合姿态和结构动力学，从而提高精度和稳定性。我们提出了一个详细的耦合动力学模型，该模型集成了卫星姿态和梁结构动力学，并考虑了基于PZT的执行器的影响。通过MATLAB/Simulink仿真，我们证明了结合NMPC和深度学习框架在减少结构振动、实现更快的响应时间和提高整体控制精度方面的有效性。结果表明，所提出的系统为控制空间环境中柔性梁式卫星天线提供了一个鲁棒的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：卫星梁式天线在空间环境中易受扰动，产生振动，影响通信质量和寿命。传统控制方法难以有效抑制耦合的姿态和结构振动，尤其是在考虑执行器非线性特性时，控制精度和响应速度受到限制。
核心思路：利用非线性模型预测控制（NMPC）处理系统的非线性动力学特性，同时结合深度学习技术来补偿模型的不确定性和提高控制器的鲁棒性。通过PZT执行器和传感器实现对天线振动的精确控制。
技术框架：该控制系统包含以下主要模块：1) 耦合动力学建模，建立包含卫星姿态和梁结构动力学的详细模型；2) NMPC控制器设计，基于模型预测控制理论，优化控制输入以最小化振动；3) 深度学习模块，用于学习和补偿模型误差，提高控制器的适应性；4) PZT执行器和传感器，用于实现控制力的施加和振动信号的测量。整体流程为：传感器采集数据，深度学习模块进行补偿，NMPC计算控制量，PZT执行器执行控制。
关键创新：将NMPC与深度学习相结合，利用NMPC处理非线性动力学，利用深度学习补偿模型误差，从而提高控制系统的精度和鲁棒性。同时，采用PZT执行器和传感器，能够实现对天线振动的精确控制。
关键设计：NMPC控制器的设计需要选择合适的预测时域和控制时域，以及合适的代价函数，以平衡控制性能和计算复杂度。深度学习模块的网络结构和训练数据需要根据具体的系统特性进行选择和设计。PZT执行器和传感器的位置和数量需要进行优化，以实现最佳的控制效果。
📊 实验亮点
通过MATLAB/Simulink仿真，验证了所提出的NMPC和深度学习相结合的控制方法在减少结构振动方面的有效性。结果表明，该方法能够显著降低天线的振动幅度，并实现更快的响应速度，从而提高整体控制精度。具体的性能数据（例如振动抑制率、响应时间缩短比例等）未知，但仿真结果表明该方法优于传统控制方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种空间柔性结构的振动控制，例如大型空间望远镜、太阳能帆板等。通过提高卫星天线的控制精度和稳定性，可以提升通信质量、延长卫星寿命，并为未来的空间任务提供更可靠的技术保障。该方法也可推广到其他需要高精度振动控制的领域，如精密仪器制造、航空航天等。
📄 摘要（原文）
This paper presents a novel approach for vibration control of satellite-based flexible beam-type antennas using Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) and Deep Learning techniques. The developed control system leverages piezoelectric (PZT) actuators and sensors to manage the coupled attitude and structural dynamics of the satellite, improving precision and stability. We propose a detailed coupled dynamics model that integrates both satellite attitude and beam structural dynamics, considering the effects of PZT-based actuators. Through MATLAB/Simulink simulations, we demonstrate the effectiveness of the combined NMPC and Deep Learning framework in reducing structural vibrations, achieving faster response times, and enhancing overall control accuracy. The results indicate that the proposed system provides a robust solution for controlling flexible beam-type satellite antennas in space environments.