Yayın:
Yere Yakın Yörünge Uyduları İçin Manyetometre Kalibrasyonu Yöntemlerinin Kıyaslanması

Yükleniyor...
Küçük Resim

Kurum Yazarları

Bölüm / Program

Uçak ve Uzay Mühendisliği
Aerospace Engineering

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Fen Bilimleri Enstitüsü
Institute of Science and Technology

Araştırma Projeleri

Akademik Birimler

Dergi Sayısı

Özet

Manyetometreler ekonomik oluşlarının sağladığı avantajla yere yakın yörünge uydularında kullanılan bir yönelme belirleme çözümüdür. Özellikle de günümüzde yüksek bütçeli devlet kuruluşlarının yanı sıra üniversitelerin ve görece olarak daha düşük bütçeye sahip olan diğer bazı kuruluşların tasarladığı küçük uydularda sıklıkla kullanılmaktadır. Buna rağmen manyetometrelerden elde edilen sonuçlar, manyetometrelerin içinde bulundukları uydudaki elektromanyetik kuvvetlerden, elektrik akımlarından veya fırlatma anındaki elektriksel yüklerden etkilenir. Bu durumun üstesinden gelinebilmesi için bu manyetometrenin kalibrasyona tabi tutulması gerekir. Bu çalışmada kalibrasyon işlemi için üç değişik yöntem kullanılmıştır. Bunlardan birincisi son yıllarda sıklıkla kullanılan yapay sinir ağları yöntemidir. Bu yöntemde manyetometre ölçümlerindeki sapma ve ölçek katsayısı değerlerinin kestirilmesine ihtiyaç duyulmadan kalibrasyon işlemi yapılabilmektedir. Diğer yöntemler ise, en küçük kareler yöntemi ve genişletilmiş Kalman filtresidir. Özellikle, Kalman filtresinin doğrusal olmayan durumlar için uyarlanmış versiyonu olan genişletilmiş Kalman filtresi, kontrol alanında sıklıkla kullanılan bir yöntem olarak kendini göstermiştir. Çalışmada ilk olarak daha önce gerçekleştirilen tez çalışmaları hakkında bir literatür taraması yapılmış, ardından manyetometreler hakkında kısa bir bilgi verildikten sonra, Dünya’nın manyetik alan referans yönü incelenerek, yapay sinir ağları, en küçük kareler yöntemi ve Kalman filtreleriyle ilgili teorik bilgi verilmiş, en sonda da yapılan simülasyon çalışmaları gösterilmiştir. Sonuçlar bölümünde bu yöntemler birbirleriyle kıyaslanmış ve gelecekte aynı konu üzerinde yapılabilecek çalışmalar hakkında bazı tavsiyelerde bulunulmuştur.
Given that they are ecomomical, magnetometers are used as attitude determination solutions in low Earth orbit satellites. Especially today, magnetometers are used frequently by universities and other low budget orginazations other than high budget govenment associations. However, the results gained from magnetometers are highly affected by the electromagnetic forces in the satellite, electrical currents or electric charges during launch. To overcome this situation, the magnetometers should be calibrated. In this work, three different calibration methods are used. The first one is the artificial neural networking method that is frequently used. In this method one can do the calibration without estimating the bias and the scale factor values. Other methods are, the least squares method and the extended Kalman filter. Especially, the extended Kalman filter, which is a modified version of the Kalman filter for non linear conditions, has shown itself as a frequently used and respectable method in control theory. In the work, first a literature review has been done to review the previous works, then after giving a brief introduction about magnetometers, Earth’s magnetic field reference vector is examined and the theory behind artificial neural networking, the least squares method and Kalman filtering is given and lastly the simulation studies are shown. In discussion, these methods are compared among themselves and the possible future studies on the topic are recommended to the reader.

Tanım

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2010
Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2010

Dergi veya Seri

ISSN

ISBN

Haklar

İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır.
İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.

Anahtar Kelimeler

manyetometre, yapay sinir ağları, kalman filtresi, en küçük kareler, magnetometer, least squares, kalman filtering, artificial neural networking

Alıntı

Onay

Gözden geçir

Tamamlayıcı Bilgiler

Referans Gösteren

Related Patent

Related Goal

51
Görüntülenme
182
İndirme
Google Scholar
Scholar'da Ara ↗
Bu yayında DOI yok — Altmetric/Dimensions/PlumX/BIP! rozetleri DOI gerektirir.