为了满足我们技术社会的需求,近地空间的卫星数量正在迅速增加。这些卫星预计将在受到强烈粒子辐射的轰击时持续运行,这些辐射可能会损坏电子元件,导致暂时故障、性能下降或整个系统/任务失败。我们尽一切努力设计能够承受恶劣环境的卫星,但在轨道上仍然会出现问题。当出现问题时,有必要找出原因,以便采取适当的措施保护资产并恢复正常运行。然而,诊断与空间天气相关的异常具有挑战性,因为它需要广泛的环境信息、工程知识和专业知识。我们的目标是通过提供将所有必要组件整合在一起并简化最终用户的分析过程的工具来实现有效的异常分析和归因。在这里,我们讨论了我们为构建全面的卫星异常归因工具所做的努力。我们介绍了一些正在进行的项目,包括开发高能电子辐射带模型 (SHELLS)、卫星充电评估工具 (SatCAT) 和太阳质子访问模型 (SPAM)。 SHELLS 电子辐射带模型使用神经网络来绘制从低空到高空填充内磁层的实时高能电子通量。一旦建立了映射,就可以仅使用近乎实时的 POES/MetOp 数据来指定过去和未来的高能电子通量。SatCAT 工具是一个在线系统,允许用户创建在轨卫星当前和历史内部充电水平的时间线,以便与异常时间进行比较。该工具是可配置的,允许用户生成和查看其卫星的内部充电水平以及设计参数,例如屏蔽厚度和材料。最后,太阳质子接入模型 (SPAM) 使用低空 POES/MetOp 测量来绘制整个磁层的太阳质子通量。
步进轨迹通常经过优化以满足标准场景中的科学和飞行系统约束。然而,在实际应用中,完全遵循参考轨迹是不可能的,因为不确定性总是影响系统;不确定性可能是由于不完善的状态知识、不完善的动态参数、错过的推力事件或执行错误造成的。在设计阶段,通常通过导航分析事后评估参考轨迹对这些不确定性的稳健性和可靠性,并通过多次迭代调整标准设计。通过评估轨迹受到不同不确定性实现影响时的任务结果来进行稳健性和可靠性评估。为了提高稳健性,通过增加推进剂裕度和强制滑行弧进行轨迹校正机动 (TCM),或降低推力水平来确保对轨迹进行微小调整。因此,该迭代过程主要将标准轨迹优化视为与不确定性处理阶段分离。此过程通常很耗时,并且可能导致具有过于保守的裕度的次优轨迹。组件和发射器的最新发展现在使深空微型卫星和纳米卫星任务成为可能。此类航天器的轨道控制能力有限(DV 有限),状态知识(地面站访问有限)和执行(TRL 组件低)的不确定性很大,裕度和系统冗余的可能性低(尺寸和成本有限)。因此,对于这些任务,轨迹的设计更重要的是其对不确定性的稳健性。虽然不确定性下的轨迹优化是小型航天器的一种可行方法,但大型传统任务也将受益于随机轨迹优化,既可以提高性能,因为随机最优轨迹通常与具有经验裕度的确定性轨迹不同,也可以减少设计迭代次数。如上所述,目前主要的实际方法是分配后验经验裕度 [1,2]。最近的研究采用随机最优控制问题的不同公式生成了稳健轨迹。模型预测控制或随机闭环公式用于解释控制曲线中的校正项 [3,4]。通过随机规划研究了发动机暂时故障的情况 [5,6]。微分