Controle moderno aplicado ao direcionamento de paraquedas para recuperação de foguetes de sondagem

Abstract

O setor aeroespacial cresce impulsionado pela aviação comercial e investimentos em defesa. A ascensão do New Space destaca a influência do setor privado na redução de custos, focando em operações de lançamento e recuperação de dispositivos espaciais. No contexto dessa redução de custos, muitas entidades concentram seus esforços nas ope- rações de lançamento e recuperação de dispositivos espaciais, como a recuperação por paraquedas, por exemplo. Este estudo procura preencher uma lacuna nas pesquisas da área que frequentemente deixam de incorporar incertezas em seus modelos. Utilizando conceitos de controle moderno, o trabalho foca na dinâmica de um paraquedas, implemen- tando uma estratégia de controle baseada em realimentação de estados. Essa abordagem utiliza técnicas robustas e ótimas, como LMIs e LQR, enquanto considera a Velocidade Relativa do Paraquedas (𝑉𝑝) como uma variável incerta. Solvers especializados, como Sedumi, Yalmip e LQR, no MATLAB, facilitam a análise otimizada para um intervalo de incerteza. O objetivo principal é gerar a matriz de ganho 𝐾 para uma eficiente realimen- tação de estados. A validação do comportamento da planta é realizada através da análise das respostas ao degrau para diferentes técnicas e cenários de incerteza, evidenciando a estabilização do sistema em menos de 5 segundos de simulação. LMIs demonstram me- nor tempo de acomodação e menor overshoot em comparação com a abordagem LQR. Durante a análise do comportamento das variáveis de estado, não foram identificados padrões ou comportamentos inadequados. O estudo destaca a eficácia das estratégias de controle moderno na estabilização de sistemas complexos, com aplicações potenciais em diversas áreas. Apesar de limitado a simulações, o projeto oferece uma base sólida para implementações práticas futuras. Possíveis melhorias incluem análise detalhada das res- trições matriciais, configuração das matrizes 𝑄, 𝑅 e 𝑁 , exploração de incertezas em todos os parâmetros e a realização de experimentos práticos para validar o modelo proposto.