Manobras ótimas de atitude de satélites artificiais utilizando algoritmos genéticos

Abstract

Esta dissertação apresenta uma metodologia para a otimização de manobras de atitude de satélites artificiais estabilizados por rotação, utilizando-se algoritmos genéticos. Primeiramente, é simulado o controle inicial da manobra, dado por uma lei de controle baseada em uma função de chaveamento, conforme a teoria de Shigehara (1972). Em seguida, com base nos resultados obtidos pela lei de controle inicial, aplica-se o algoritmo genético na otimização dos intervalos e polaridades de funcionamento de um atuador, tipo bobina magnética. Durante este procedimento, nas diferentes manobras, a otimização global e por período foram simuladas. Na implementação do algoritmo genético, o problema de otimização de manobra considera uma função multi-objetivo definida pela minimização dos erros dos ângulos da manobra e o tempo final. A exequibilidade desta metodologia utilizando algoritmos genéticos se verifica na comparação entre os resultados obtidos por Gamarra Rosado e Rios Neto (1992a; 1992b), obtidas no processo de subotimização da manobra. Da análise das simulações realizadas, observou-se que o algoritmo genético conseguiu minimizar o tempo final da manobra, entretanto, em todos os casos analisados, os ângulos finais de declinação e ascensão reta sofreram pequenas diferenças nos valores finais em comparação com a condição final da manobra estabelecida

This dissertation presents a methodology for the optimization of attitude maneuvers of a satellite stabilized by rotation, using genetic algorithms. First, the initial control is simulated maneuver, given by a control law based on a switching function, as the theory of Shigehara (1972). Then, based on the results obtained by the initial control law, applies the genetic algorithm in optimization of intervals and polarities of operation of an actuator, solenoid coil type. During this procedure, the different maneuvers, and global optimization period were simulated. In the implementation of genetic algorithm, the optimization problem maneuvering considering a multiobjective function defined by minimizing the errors of the angles of the maneuver and final time. The feasibility of this methodology using genetic algorithms is verified when comparing the results obtained by Gamarra Rosado and Rios Neto (1992a; 1992b), obtained in the process of sub-optimization of the maneuver. The analysis of the simulations, it was observed that the genetic algorithm able to minimize the end time of the operation, however, in all cases examined, the final angles of declination and right ascension experienced slight differences in the final values in comparison to the final condition of maneuver established