Robuste Sicherheitskritische Steuerung für Systeme mit sporadischen Messungen und Zeitbeschränkungen

Kernkonzepte

Erweiterung der Steuerungstheorie für Systeme mit sporadischen Messungen und offenen Regelkreisen.

Zusammenfassung

Dieser Artikel erweitert die Steuerungstheorie für Systeme mit sporadischen Messungen und offenen Regelkreisen. Es werden Impuls- und kontinuierliche Aktuatoren betrachtet, wobei Modelle für Aktuatoren, Messungen, Störungen und Zeitbeschränkungen als hybride dynamische Systeme modelliert werden. Es werden Bedingungen für die Steuerung entwickelt, um die Einhaltung der Zustandsbeschränkungen zu gewährleisten. Simulationen eines Satelliten-Rendezvous und der autonomen Bahnstationierung werden durchgeführt.
I. EINLEITUNG

Erweiterung der Steuerungstheorie für Systeme mit sporadischen Messungen und offenen Regelkreisen.
Betrachtung von Impuls- und kontinuierlichen Aktuatoren.
Modellierung von Aktuatoren, Messungen, Störungen und Zeitbeschränkungen als hybride dynamische Systeme.
II. IMPULSIVE STEUERUNG UND MESSMODELLE

Regelung von Impulsaktuatoren mit zeitgesteuerten Messungen.
Modellierung von Impulsaktuatoren und Messungen mit zeitlichen Regeln.
III. STEUERUNGSGESETZ FÜR IMPULSIVE AKTUATOREN

Entwicklung von Bedingungen für die Steuerung zur Gewährleistung der Vorwärtsinvarianz eines sicheren Bereichs.
Verwendung von Control Barrier Functions (CBFs) für die Sicherheitsbewertung.
IV. STEUERUNGSGESETZ FÜR KONTINUIERLICHE AKTUATOREN

Anpassung der Steuerungsgesetze für kontinuierlich angewendete Aktuatoren.
Verwendung von Barrier Functions für die Sicherheitsbewertung.
V. SIMULATIONSFALLSTUDIEN

Verifizierung der Strategien für Impuls- und kontinuierliche Steuerung in Simulationen.
Anwendung auf Satelliten-Rendezvous und Bahnstationierung in geosynchroner Umlaufbahn.
VI. ZUSAMMENFASSUNG

Erweiterung der Steuerungstheorie auf perturbierte Systeme mit Messungen und offenen Regelkreisen.
Potenzielle Anwendungen auf Satellitenattitüdynamik und Stabilitätsanalysen von hybriden dynamischen Systemen.

Statistiken

"Die längste Messintervall für die RIT-CBFs beträgt 390 s."
"Die Simulation arbeitete bis zu 11,4 Stunden trotz Konservatismus in Wg."

Zitate

"Dieser Artikel erweitert die Steuerungstheorie für Systeme mit sporadischen Messungen und offenen Regelkreisen."
"Verwendung von Control Barrier Functions (CBFs) für die Sicherheitsbewertung."

Wichtige Erkenntnisse aus

Robust Safety-Critical Control for Systems with Sporadic Measurements and Dwell Time Constraints

by Joseph Breed... um arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03663.pdf

Tiefere Fragen

Wie können die Erkenntnisse dieser Arbeit auf andere Systeme außerhalb der Raumfahrt angewendet werden?

Die Erkenntnisse dieser Arbeit zur Verwendung von Barrier Functions für die Sicherheitsbewertung von Systemen mit hybriden dynamischen Modellen können auf verschiedene andere Bereiche außerhalb der Raumfahrt angewendet werden. Zum Beispiel könnten sie in der Automobilindustrie genutzt werden, um die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen zu gewährleisten. Barrier Functions könnten verwendet werden, um sicherzustellen, dass Fahrzeuge Hindernissen ausweichen und Kollisionen vermeiden. Ebenso könnten sie in der Robotik eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass Roboter in dynamischen Umgebungen sicher agieren. Darüber hinaus könnten Barrier Functions auch in der Medizintechnik verwendet werden, um die Sicherheit von medizinischen Geräten und Robotern in der Chirurgie zu gewährleisten.

Welche Gegenargumente könnten gegen die Verwendung von Barrier Functions für die Sicherheitsbewertung vorgebracht werden?

Obwohl Barrier Functions ein nützliches Werkzeug zur Sicherheitsbewertung von Systemen sind, könnten einige Gegenargumente gegen ihre Verwendung vorgebracht werden. Ein mögliches Argument könnte sein, dass die Implementierung von Barrier Functions in komplexen Systemen zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein kann. Die Definition und Validierung der Barrier Functions erfordern möglicherweise umfangreiche Modellierungs- und Simulationsarbeiten, was zu einem erhöhten Entwicklungsaufwand führen kann. Ein weiteres Gegenargument könnte sein, dass Barrier Functions möglicherweise zu konservativ sind und die Leistung des Systems beeinträchtigen könnten, indem sie zu restriktive Sicherheitsmaßnahmen vorschreiben. Es besteht die Möglichkeit, dass Barrier Functions zu vorsichtigen Entscheidungen führen und die Flexibilität des Systems einschränken könnten.

Wie könnte die Stabilität von Systemen mit hybriden dynamischen Modellen weiter erforscht werden?

Die Erforschung der Stabilität von Systemen mit hybriden dynamischen Modellen könnte durch verschiedene Ansätze vorangetrieben werden. Eine Möglichkeit wäre die Untersuchung von erweiterten Modellen und Algorithmen zur Stabilitätsanalyse, die speziell auf hybride Systeme zugeschnitten sind. Dies könnte die Entwicklung neuer mathematischer Methoden und Werkzeuge zur Stabilitätsbewertung umfassen, die die spezifischen Eigenschaften hybrider Systeme berücksichtigen. Darüber hinaus könnten Simulationen und Experimente durchgeführt werden, um die Stabilität von hybriden Systemen in verschiedenen Szenarien zu testen und zu validieren. Die Integration von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz in die Stabilitätsanalyse von hybriden Systemen könnte ebenfalls ein vielversprechender Forschungsbereich sein, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Effizienz der Stabilitätsbewertung zu verbessern.