![]() Comentarii Adauga Comentariu _ Cercetătorii propun o calibrare a senzorului solar analogic în 4 cadrane, bazată pe o rețea neuronală profundă![]() _ Cercetătorii propun o rețea neuronală profundă Calibrare analogică a senzorului solar în 4 cadraneO navă spațială poate estima starea de atitudine comparând măsurătorile externe de la senzorii de atitudine cu informații de referință. CubeSats tind să utilizeze senzori solari analogici în 4 cadrane care au avantajele unui consum extrem de scăzut de energie, volum minim, complexitate scăzută, cost redus și fiabilitate ridicată ca senzori de atitudine, având în vedere limitarea volumului satelitului și a sarcinii utile. Performanța senzorului poate fi îmbunătățită în mod important prin procedura de calibrare și modelul de compensare. Cu toate acestea, diferitele surse de eroare care afectează calibrarea senzorului solar în 4 cadrane duc la o proces complicat de stabilire a modelului de compensare. Învățarea profundă, care este utilizată pe scară largă în domeniul aerospațial în ultimii ani, este capabilă să aproximeze orice funcție continuă pe un set închis mărginit, oferind noi idei pentru rezolvarea problemei tradiționale. Într-o lucrare de cercetare publicată recent. în Space: Science & Technology, autori de la Northwestern Polytechnical University, German Aerospace Center și Dalian University of Technology propun împreună o metodă de calibrare a senzorilor solari prin învățare profundă, care nu numai că este capabilă să integreze influența diferitelor erori, dar și evită necesitatea de a analiza și modela fiecare eroare. Autorii explică mai întâi procesul de calibrare a senzorului solar pe baza potrivirii suprafeței cubice. Platforma de calibrare și testare a senzorului solar include o sursă de lumină de simulare solară, plată turnantă de înaltă precizie cu 2 axe și servocontroler. Ieșirile senzorului de soare sunt incidența λ și azimutul υ, ale căror valori teoretice sunt obținute din unghiul plăcii rotative, iar valorile reale sunt măsurate de senzorul de soare. Există erori mari între valorile teoretice și cele reale, până la 3°. Înlocuind valorile teoretice și reale în formula de fixare la suprafață de ordin 3, se obține modelul de montare la suprafață cubica. Valoarea de ieșire a senzorului analogic de soare este corectată de modelul cubic de suprafață și eroarea este redusă efectiv. Cu toate acestea, există erori mai mari aproape de marginea FOV (câmpului vizual) al senzorului solar. Apoi, autorii introduc învățarea și antrenamentul modelului rețelei neuronale profunde, care aproximează eroarea reală. model și este utilizat pentru corectarea erorilor. În experimentul de calibrare a senzorului analogic de soare, rețeaua neuronală de feedforward profundă este selectată pentru a se potrivi modelului de eroare, unde ReLU (funcția de rectificare liniară) este selectată ca funcție de activare, o conexiune completă ca mod de conectare între 2 straturi adiacente și eroarea pătratică medie (MSE) ca funcție de pierdere. Rețeaua neuronală este antrenată prin algoritmul de coborâre a gradientului și algoritmul de backpropagation. În final, eficiența algoritmului propus este verificată folosind date experimentale. În experimentul de calibrare a unui senzor analogic de soare, antrenamentul modelului de rețea este împărțit în două etape: setul de date este generat de modelul de potrivire a suprafeței cubice în etapa inițială de antrenament, în timp ce modelul de rețea profundă adoptă datele măsurate pentru învățare în etapa finală de antrenament. În plus, datele de învățare sunt normalizate la magnitudinea între 0 și 1 prin metoda max-min. După învățarea rețelei în etapa inițială, eroarea dintre rezultatul modelului de rețea și valoarea estimată a modelului de potrivire cubică a suprafeței este concentrată în 0,02°, ceea ce indică faptul că modelul de rețea adâncă în acest moment poate mapa mai bine modelul de montare cubică a suprafeței. . În etapa finală de antrenament a modelului rețelei neuronale feedforward, eroarea de calibrare a unghiului incident poate ajunge la 0,1° (1σ) și 0,25° (3σ), ceea ce îmbunătățește foarte mult efectul de calibrare al suprafeței cubice. model potrivit. Aceste rezultate arată că metoda poate elimina în mod eficient erorile deterministe, inclusiv erorile de distorsiune și de asamblare.
Linkul direct catre PetitieCitiți și cele mai căutate articole de pe Fluierul:
|
11:00
_ Curs valutar
09:19
_ Ileana CEPOI
ieri 23:58
_ AI, gândire critică și viitorul libertății
ieri 22:42
_ E vremea bunului simț pe net zero, Humza!
ieri 22:41
_ Spune-ți scuze și recunoaște-te, Celtic
ieri 22:18
_ De ce mai contează revoluția americană
ieri 21:20
_ O viziune de a distruge stereotipurile
ieri 21:18
_Marius Tucă Show - 20 Sep 2023 19:01:31
ieri 21:18
_Marius Tucă Show - 20 Sep 2023 19:02:24
ieri 21:18
_Marius Tucă Show - 20 Sep 2023 19:03:35
ieri 21:18
_Marius Tucă Show - 20 Sep 2023 19:05:07
ieri 21:18
_Marius Tucă Show - 20 Sep 2023 19:07:55
ieri 21:18
_Marius Tucă Show - 20 Sep 2023 19:10:35
ieri 20:59
_ Apărătorii lui Biden scot fum
ieri 20:20
_ Cercetătorii fac nisip care curge în sus
ieri 19:59
_ Patru răniţi într-un accident rutier
ieri 19:04
_ Juice: De ce durează atât de mult?
ieri 19:02
_ Bucharest Stock Exchange closes higher
ieri 16:39
_ De ce îmi înverzește părul de la piscină?
ieri 16:26
_ Molibden — ruda „metalic” a grafenului
ieri 16:25
_ Tottenham: Sezon încheiat pentru Perisic
ieri 16:23
_Gold FM Romania - 20 Sep 2023 14:57:51
ieri 16:23
_Gold FM Romania - 20 Sep 2023 15:28:16
ieri 16:23
_Gold FM Romania - 20 Sep 2023 15:50:46
|
Comentarii:
Adauga Comentariu