Projeto de compensador LQR de atitude de veículo lançador de satélite através de uma abordagem híbrida genética – neuronal

Abstract

Este trabalho propõe projetar um controlador de atitude para o veículo brasileiro de lançamento via seleção de modos usando uma metodologia híbrida neuronal-genética. Devido a alta complexidade das equações da dinâmica do foguete, o modelo foi linearizado e reduzido a sua ordem pela técnica seleção de modos. A abordagem híbrida realiza a busca das matrizes de ponderação do modelo Linear Quadrático (LQ) pelo Algoritmo Genético (AG) enquanto a solução da Equação Algébrica de Riccati (EAR) que leva os ganhos do controlador de atitude. A análise de desempenho do modelo de ordem reduzida foi realizada no domínio do tempo e da frequência, enquanto a abordagem híbrida genética – neuronal foi avaliada através da função de avaliação e das normas energia e infinito, respectivamente. O controlador proposto alcançou as especificações no domínio do tempo, ou seja, tempo de subida, tempo de acomodação, e overshoot para o instante de pressão dinâmica máxima. Os resultados sugerem que a abordagem híbrida poderia acelerar o processo de projeto dos controladores de atitude dos lançadores brasileiros, reduzindo custos e a possibilidade de reprojeto.