본 연구는 모델 및 환경 불확실성 하에서 강체 우주선의 자세 추종(attitude tracking) 문제를 조사한다. 두 가지 서로 다른 제어 법칙을 각각 개발한 후 결합한다. 첫째, 불확실성이 없다고 가정한 명목 자세 동역학 모델(nominal attitude dynamic model)을 바탕으로, 최소화된 제어 비용을 통해 미리 지정된 자세 기준 궤적(prespecified attitude reference trajectory)을 정확히 추종하는 제1 제어기를 개발한다. 설계자는 최대 수렴 시간과 오버슈트(overshoot)와 같은 원하는 성능 사양을 명시하기 위해 이 기준을 생성할 수 있다. 다음으로, 불확실한 자세 동역학 시스템이 고려되며, 제2 제어기가 설계되어 추가된다. 이를 통해 제어된 시스템은 불확실성의 경계(bounds)를 알 수 없는 경우에도 사용자가 지정한 허용 오차(tolerance) 내에서 사전에 설계된 기준 궤적을 성공적으로 추종할 수 있다. 기존의 적응 제어(adaptive control) 기법과 비교할 때, 제안된 접근법은 제어 파라미터 수가 적고 구조가 매우 단순하며 계산 부담이 크지 않아 실제 구현 측면에서 더 매력적이다. 제안된 제어 법칙은 매끄러운 제어 입력 신호를 생성하며, 제어 설계에서 불확실성 경계에 관한 어떠한 정보도 필요하지 않다. 대규모 우주선의 재지향/슬류(reorientation/slew) 기동을 고려한 시뮬레이션 결과를 제시하여, 제안된 접근법의 실용적 타당성을 입증한다. 또한 제어 토크(control torques)에 대한 제한의 영향도 함께 조사하여, 본 연구에서 개발한 제어 방법론의 유효성을 보여준다.

본 논문은 분산 우주망원경 시연 임무를 위한 비특이(nonsingular) 고속 말단 슬라이딩 모드 기반 적응형 매끄러운 제어(adaptive smooth control) 방법론을 제시한다. 분산 우주망원경은 형성비행 개념에서의 상대 위치에 대응하는 가변 초점거리(flexible focal length)를 가진다. 큐브샛(CubeSat)의 제한된 사양은 구동기(actuator)의 성능—가장 핵심적으로는 제어되는 운동 자유도(degrees of freedom)—를 일반적으로 제약한다. 본 연구는 비특이 고속 말단 슬라이딩 모드를 통한 적응형 매끄러운 제어 방법론의 개발로 이어졌다. 단일입력 단일출력(single-input single-output) 시스템을 위해 개발된 적응형 매끄러운 제어 알고리즘을 분산 우주망원경의 상대 궤도 및 자세 제어 시스템에 적용하고 확장하였다. 소프트웨어 시뮬레이션은 실제 임무를 전제로 수행되었으며, 이는 실제 큐브샛 구조, 하드웨어 사양, 운용 제약을 반영함을 의미한다. 제안된 알고리즘은 물리적 의미를 고려하여 용이하게 조정 가능하도록 단지 7개의 파라미터만을 포함한다. 또한 사전에 지정된 오차 한계(error bounds)를 해석적으로 도출하여, 실제 임무에 대한 알고리즘의 적용성을 향상시킨다. 시뮬레이션에서는 적응형 매끄러운 비특이 고속 말단 슬라이딩 모드 제어기와 선형 이차 레귤레이터(linear quadratic regulator), 비례 미분(proportional derivative) 알고리즘의 효율을 비교하였다. 그 결과, 적응형 매끄러운 비특이 고속 말단 슬라이딩 모드 제어 알고리즘이 분산 우주망원경 시연 임무에서 정렬 시간(alignment time)과 연료 소모(fuel consumption) 관점에서 더 우수한 제어 성능을 보임을 검증하였다.

안정성 인증은 제어기를 실제 시스템에 배치하기 전에 필수적이다. 피드백 최적 제어를 위한 신경망 시스템의 개발에서 최근 진전이 있었음에도 불구하고, 학습된 제어기의 안정성을 강제하고 평가하는 일은 여전히 해결되지 않은 문제로 남아 있다. 본 연구에서는 복잡성이 서로 다른 네 가지 서로 다른 정식화(formulation)에서 특정 착륙선(pinpoint landers)에 대해 검증 가능한(인증 가능한) 연료-최적 피드백 제어를 달성하기 위한 포괄적인 프레임워크를 개발한다. 우리는 심층 신경망 정책과 심층 신경망 Lyapunov 함수를 전처리한 뒤, 제약된 매개변수 최적화 접근법을 적용함으로써, 표준 제곱합(sum-of-squares) Lyapunov 함수가 제기하는 형상 불일치(shape mismatch) 문제를 해결하고 피드백-최적 제어를 달성할 수 있음을 보인다. Lyapunov 미분의 위상공간(phase-space) 플롯은 개발된 알고리즘이 달성하는 인증 강제(certificate enforcement)의 수준을 보여주며, 정책이 제공하는 안정적이고 최적인 실시간 피드백 제어를 입증하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션이 수행된다.

본 연구는 모델 및 환경 불확실성 하에서 강체 우주선의 자세 추종(attitude tracking) 문제를 조사한다. 두 가지 서로 다른 제어 법칙을 각각 개발한 후 결합한다. 첫째, 불확실성이 없다고 가정한 명목 자세 동역학 모델(nominal attitude dynamic model)을 바탕으로, 최소화된 제어 비용을 통해 미리 지정된 자세 기준 궤적(prespecified attitude reference trajectory)을 정확히 추종하는 제1 제어기를 개발한다. 설계자는 최대 수렴 시간과 오버슈트(overshoot)와 같은 원하는 성능 사양을 명시하기 위해 이 기준을 생성할 수 있다. 다음으로, 불확실한 자세 동역학 시스템이 고려되며, 제2 제어기가 설계되어 추가된다. 이를 통해 제어된 시스템은 불확실성의 경계(bounds)를 알 수 없는 경우에도 사용자가 지정한 허용 오차(tolerance) 내에서 사전에 설계된 기준 궤적을 성공적으로 추종할 수 있다. 기존의 적응 제어(adaptive control) 기법과 비교할 때, 제안된 접근법은 제어 파라미터 수가 적고 구조가 매우 단순하며 계산 부담이 크지 않아 실제 구현 측면에서 더 매력적이다. 제안된 제어 법칙은 매끄러운 제어 입력 신호를 생성하며, 제어 설계에서 불확실성 경계에 관한 어떠한 정보도 필요하지 않다. 대규모 우주선의 재지향/슬류(reorientation/slew) 기동을 고려한 시뮬레이션 결과를 제시하여, 제안된 접근법의 실용적 타당성을 입증한다. 또한 제어 토크(control torques)에 대한 제한의 영향도 함께 조사하여, 본 연구에서 개발한 제어 방법론의 유효성을 보여준다.