Modellazione, dinamica e controllo di sistemi distribuiti orbitanti = Modeling, Dynamics, and Control of Orbiting Distributed Systems

Il macro argomento trattato in questa tesi é l'analisi di fattibilità e delle problematiche legate alle operazione di formazioni di satelliti autonome e riconfigurabile. L'obiettivo principale é quello di modellizzare e controllare con molta precisione la dinamica 6DoF relativa dei sapcecrafts followers rispetto ad un satellite leader in modo tale da permettere una corretta presa dei dati richiesti dalla misisone. Le accelerazioni differenziali a cui sono sottoposti i satelliti della formazione (drift) rendono necessaria l'implementazione di tencniche di controllo per il loro riposiziomento. Per garantire una lunga durata della missione, il numero di tali manovre di correzione dovrebbe essere minimizzato. In un'ottica di formazione autonoma, tali correzioni sono calcolate dagli spacecrafts stessi che quindi devono essere dotati di sufficienti risorse computazionali. In questo lavoro i problemi appena presentati sono descritti nel dettaglio e alcune tecniche per poterne mitigare gli effetti sono descritte. Per poter avere dei risultati più simili alla realtà, un modello di propagazione dinamica ad alta precisione é stato creato e validato con il General Mission Analysis Tool (GMAT) della NASA. Tale modello include armoniche del potenziale gravitazionale fino ad ordine 21, resistenza aerodinamica, pressione solare, perturbazione del terzo corpo (Luna e Sole). Dopo aver definito l'ambiente esterno in cui i satelliti operano, il problema del mantenimeto della configurazione desiderata del sistema viene affrontato attraverso due analisi differenti: analisi di stabilità della dinamica incntrollata e controllo attivo della formazione. Lo studio della stabilità della formazione incontrollata ha l'obiettivo di derivare le condizioni iniziali dei satelliti della formazione che più minimizzano il \textit{drift} relativo tra followers e leader. Questo permette di ridurre in numero di manovre necessarie per mantenere la formazione dato un intervallo di tempo fissato. Nonostate l'accurata scelta delle condizioni iniziali, tale \textit{drift}, seppur minimo, tenderà ad alterare la configurazione iniziale fino a quando la formazione non sarà più operativa. Per tali motivi due tipologie di controllo attivo ad anello chiuso sono state implementate. La prima tipologia consiste in un controllore proporzionale derivativo. Le quantità da controllare e le loro derivate sono misurate in modo tale da poter generare un comando di controllo. Tale metodologia risulta semplice da implementare e richiede limitate risorse computazionali. La seconda metodologia di controllo ha invece lo scopo di minimizzare la quantità di carburante utilizzato per effettuare la manovra di correzione. Il controllo ottimale viene presentato in diverse varianti, in particolare due strategie, centralizzata e decentralizzata, sono state implementate nel contesto della \textit{Sequential Convex Programming (SCP)}. Entrambe le tipologie di cotrollo sono state analizzate considerando fattori esterni non modellizzati. Infine, la possibilità di riconfigurazione totale o parziale della formazione viene analizzata attraverso la descrizione dell'algoritmo che permette di assegnare ad ogni satellite della vecchia configurazione il suo posto in quella nuova in modo tale che il costo per effettuare tale manovra sia minimizzato.