| 초록 |
자이로 드리프트(gyro drift)가 커지는 이러한 점진적 고장에 대해, UKF(Unscented Kalman Filtering)와 자세 운동학 방정식을 결합하여 각속도를 추정하였으며 따라서 자이로 고장을 예측하는 방법을 제안하였다. 사원수(Quaternion)로 자세 운동학 방정식을 표시하였으며, 위성 자세각과 자이로 각속도를 상태량으로 하고, 태양 민감장치와 지구 민감장치로 확정한 자세각을 관측량으로 하여 UKF 필터 모델을 구축하였다. 추정한 각속도와 자이로 측정값에 의해 생성된 잔차 순서(residual serial)에 근거하여 자이로 고장 예측 방법(gyro failure prediction method)을 제안하였다. 우주선의 관성(spacecraft inertial)과 제어 모멘트의 영향으로 인한 동역학 방정식의 오차 및 EKF, PF 필터링 알고리즘의 부족한 점을 피하였다. MATLAB 환경에서 시뮬레이션을 진행하였다. 결과적으로, 해당 알고리즘은 적시에 자이로 드리프트가 커지는 고장을 정확하게 예측할 수 있으며, 상술한 모델은 간단하고, 구축하기 쉬우며, 계산량이 작고, 양호한 공학적인 실용성을 갖고 있었다. |
