Robust control for aerodynamic steering of a reusable launch vehicle: an LQG/LT approach with wind disturbance rejection

Diante dos crescentes custos na exploração espacial, a indústria aeroespacial adotou a reutilização como solução transformadora. Uma mudança de paradigma iniciada pela SpaceX em 2015 e agora difundida globalmente. Essa inovação introduz complexidades multidisciplinares, especialmente no controle de boosters e primeiros estágios reutilizáveis durante a reentrada atmosférica e descida. Controle preciso de atitude e manobras aerodinâmicas são críticos para guiar esses componentes ao longo de trajetórias predeterminadas, garantindo desaceleração estável. Ao empregar sistemas de controle avançados e projetos aerodinâmicos, os veículos lançadores modernos alcançam recuperação e reuso, reduzindo drasticamente os custos das missões. Esta dissertação foca na dinâmica de atitude e explora uma solução Linear Quadratic Gaussian (LQG) para a descida aerodinâmica controlada de um veículo lançador reutilizável, utilizando o método Loop Transfer Recovery (LTR). Essa técnica baseia-se no fato de que o regulador linear quadrático (LQR) com realimentação de estados possui propriedades de robustez garantidas. O LQG, como a associação entre o LQR e o filtro de Kalman (KF), é testado em um modelo matemático desacoplado de um veículo lançador, baseado nos requisitos do demonstrador reutilizável CALLISTO (Cooperative Action Leading to Launcher Innovation in Stage Toss-back Operations) e na literatura existente. Ao usar LQG/LTR como uma associação de controle ótimo e estocástico, este trabalho propõe um controle robusto de posição por ação direta na atitude global do veículo (descrita por ângulos de Euler), investigando sua estabilidade e robustez para o projeto de controle da fase de descida aerodinâmica de um foguete reutilizável. A estrutura de controle é projetada para diferentes cenários, incluindo eventos em voo durante a descida controlada. Além disso, estratégias de correção, como trajetórias preditivas e ponderadas, são aplicadas para refinar os objetivos de desempenho iniciais.