Fault Detection, Isolation and Recovery for the HYPSO Cubesats

Abstract

Denne oppgaven beskriver hvordan Fault Detection, Isolation and Recovery (FDIR) kan brukes for å håndtere sensoravvik observert på HYPSO-1 satellitten. FDIR-løsningene som er benyttet, er testet for å redusere eventuelle fremtidige sensorfeil i navigasjonssensorer. En modell for HYPSO-3 satellitten er utviklet for en simuleringsstudie.

Modellen er utstyrt med et gyroskop, stjernetracker, magnetometer og solsensorer, hvor alle blir brukt til å bestemme romfartøyets orientering ved hjelp av Multiplicative Extended Kalman Filter (MEKF). Gyroskopet er påført en forskyvning i form av en random walk. Stjernetrackeren er modellert med varierende grad av støy, basert på retningen stjernetrackeren peker. Telemetrien, spesifikt magnetometer- og solsensormålingene, fra HYPSO-1 satellitten er undersøkt for å oppnå tilfredsstillende sensormodeller for simuleringen. Posisjonen til modellen beregnes gjennom orbitale elementer, hvor posisjonen sammenfaller med HYPSO-1 sin posisjon basert på TLEen til HYPSO-1.

Outlier detection and rejection-metoden er benyttet for å detektere og avvise utstikkere i alle sensormålinger i oppdateringssteget av MEKFet. Divergence detection-metoden er benyttet for å oppdage sakteøkende drift i stjernetrackeren og magnetometermålingene. Til slutt, Parallel Solutions (PS)-metoden er brukt til å isolere sensoren som viser drift.

Outlier detection and rejection-metoden klarer å finne utsikkere i alle sensorer, med ingen falske positiver i både stjernetrackeren og magnetometermålingene. Selv om den identifiserer og avviser solsensorutstikkere er det fem instanser av falske positiver. Sakteøkende drift i målingene er oppdaget innen omtrent 40 sekunder for både stjernetrackeren og magnetometeret. Videre klarer PSet og isolere den defekte sensoren 80 av 80 ganger når modellens ønskede orientering sammenfaller med HYPSO-1 sin, i forskjellige tidsinstanser. Dog, når den modellerte satellitten forsøker å holde en konstant orientering under en drift, sliter den utviklede algoritmen til tider å isolere den defekte sensoren. Når den identifiserer den defekte sensores korrekt, tar isoleringen på det beste 55 sekunder, som er litt under bildebehandlingsprossesen for HYPSO-1 satellitten.

This thesis describes how Fault Detection, Isolation and Recovery (FDIR) could be used to address sensor anomalies witnessed on the HYPSO-1 satellite. The FDIR solutions employed are tested to mitigate possible future faults on navigational sensors. A model for the HYPSO-3 satellite is developed for a simulation study.

The model is equipped with a gyroscope, star tracker, magnetometer and sun sensors, all of which are used to determine the attitude of the spacecraft using the Multiplicative Extended Kalman Filter (MEKF). The gyroscope is induced with bias in the form of a random walk. The star tracker is modeled with varying degrees of noise, depending on the pointing direction of the star tracker. Telemetry, specifically magnetometer and sun sensor measurements, from the HYPSO-1 satellite, is investigated to obtain satisfactory measurement models for the simulations. The position of the model is propagated through orbital elements, where the position coincides with HYPSO-1's position using the available TLE for HYPSO-1.

The outlier detection and rejection method is used to detect and recover from outliers in all sensors included in the update step of the MEKF. The divergence detection method is employed to detect slow-increasing drifts in the star tracker and magnetometer measurements. Lastly, the Parallel Solutions (PS) method is utilized to isolate the drifting sensor.

The outlier detection and rejection method successfully manages to find all outliers, with no false positives in both the star tracker and magnetometer measurements. While it successfully identifies and eliminates sun sensor outliers, there are five instances of false positives. These false positives do not limit the performance, however. Slow-increasing measurement drifts are detected within approximately 40 seconds for both the star tracker and magnetometer. Moreover, the PS successfully isolates the faulty sensor for 80 out of 80 cases when the model's desired attitude coincides with HYPSO-1's desired attitude, for different time instances. However, when the modeled satellite attempts to maintain a constant attitude during a measurement drift, the developed algorithm occasionally struggles to identify the faulty sensor. When correctly identifying the faulty sensor, isolation takes 55 seconds in the best cases, slightly under the imaging process duration for the HYPSO-1 satellite.