論文の概要: Autonomous Payload Thermal Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15438v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 09:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 13:04:43.010703
• Title: Autonomous Payload Thermal Control
• Title（参考訳）: 自律ペイロード熱制御
• Authors: Alejandro D. Mousist
• Abstract要約: 提案するフレームワークは,運用範囲の温度を維持するためにペイロード処理能力の制御を学べる。 このフレームワークは将来のIMAGIN-eミッションで出荷され、ISSでホストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In small satellites there is less room for heat control equipment, scientific instruments, and electronic components. Furthermore, the near proximity of the electronics makes power dissipation difficult, with the risk of not being able to control the temperature appropriately, reducing component lifetime and mission performance. To address this challenge, taking advantage of the advent of increasing intelligence on board satellites, a deep reinforcement learning based framework that uses Soft Actor-Critic algorithm is proposed for learning the thermal control policy onboard. The framework is evaluated both in a naive simulated environment and in a real space edge processing computer that will be shipped in the future IMAGIN-e mission and hosted in the ISS. The experiment results show that the proposed framework is able to learn to control the payload processing power to maintain the temperature under operational ranges, complementing traditional thermal control systems.
• Abstract（参考訳）: 小さな衛星では、熱制御機器、科学機器、電子部品のスペースは少ない。 さらに、電子機器の近さは、温度を適切に制御できず、部品寿命とミッション性能を低下させるリスクを伴い、電力散逸を困難にする。 この課題に対処するために, ソフト・アクター・クリティカル・アルゴリズムを用いた深層強化学習ベースのフレームワークである, ボード衛星のインテリジェンス向上を生かして, 搭載した熱制御ポリシーを学習する手法を提案する。 このフレームワークは、単純でシミュレートされた環境と、将来のIMAGIN-eミッションでISSにホストされる実際のスペースエッジ処理コンピュータの両方で評価される。 実験の結果,提案フレームワークは従来の熱制御システムを補完して,運用範囲の温度を維持するためにペイロード処理能力の制御を学べることがわかった。

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