Model-based Fault Diagnosis and Fault Accommodation for Space Missions : Application to the Rendezvous Phase of the MSR Mission

The work addressed in this thesis draws expertise from actions undertaken between the EuropeanSpace Agency (ESA), the industry Thales Alenia Space (TAS) and the IMS laboratory (laboratoirede l’Intégration du Matériau au Système) which develop new generations of integrated Guidance, Navigationand Control (GNC) units with fault detection and tolerance capabilities. The reference mission isthe ESA’s Mars Sample Return (MSR) mission. The presented work focuses on the terminal rendezvoussequence of the MSR mission which corresponds to the last few hundred meters until the capture. Thechaser vehicle is the MSR Orbiter, while the passive target is a diameter spherical container. The objectiveat control level is a capture achievement with an accuracy better than a few centimeter. The research workaddressed in this thesis is concerned by the development of model-based Fault Detection and Isolation(FDI) and Fault Tolerant Control (FTC) approaches that could significantly increase the operational andfunctional autonomy of the chaser during rendezvous, and more generally, of spacecraft involved in deepspace missions. Since redundancy exist in the sensors and since the reaction wheels are not used duringthe rendezvous phase, the work presented in this thesis focuses only on the thruster-based propulsionsystem. The investigated faults have been defined in accordance with ESA and TAS requirements andfollowing their experiences. The presented FDI/FTC approaches relies on hardware redundancy in sensors,control redirection and control re-allocation methods and a hierarchical FDI including signal-basedapproaches at sensor level, model-based approaches for thruster fault detection/isolation and trajectorysafety monitoring. Carefully selected performance and reliability indices together with Monte Carlo simulationcampaigns, using a high-fidelity industrial simulator, demonstrate the viability of the proposedapproaches.Les travaux de recherche traités dans cette thèse s’appuient sur l’expertise des actionsmenées entre l’Agence spatiale européenne (ESA), l’industrie Thales Alenia Space (TAS) et le laboratoirede l’Intégration du Matériau au Système (IMS) qui développent de nouvelles générations d’unités intégréesde guidage, navigation et pilotage (GNC) avec une fonction de détection des défauts et de tolérance desdéfauts. La mission de référence retenue dans cette thèse est la mission de retour d’échantillons martiens(Mars Sample Return, MSR) de l’ESA. Ce travail se concentre sur la séquence terminale du rendez-vous dela mission MSR qui correspond aux dernières centaines de mètres jusqu’à la capture. Le véhicule chasseurest l’orbiteur MSR (chasseur), alors que la cible passive est un conteneur sphérique. L’objectif au niveaude contrôle est de réaliser la capture avec une précision inférieure à quelques centimètres. Les travaux derecherche traités dans cette thèse s’intéressent au développement des approches sur base de modèle de détectionet d’isolation des défauts (FDI) et de commande tolérante aux défaillances (FTC), qui pourraientaugmenter d’une manière significative l’autonomie opérationnelle et fonctionnelle du chasseur pendant lerendez-vous et, d’une manière plus générale, d’un vaisseau spatial impliqué dans des missions située dansl’espace lointain. Dès lors que la redondance existe dans les capteurs et que les roues de réaction ne sontpas utilisées durant la phase de rendez-vous, le travail présenté dans cette thèse est orienté seulementvers les systèmes de propulsion par tuyères. Les défaillances examinées ont été définies conformément auxexigences de l’ESA et de TAS et suivant leurs expériences. Les approches FDI/FTC présentées s’appuientsur la redondance de capteurs, la redirection de contrôle et sur les méthodes de réallocation de contrôle,ainsi que le FDI hiérarchique, y compris les approches à base de signaux au niveau de capteurs, les approchesà base de modèle de détection/localisation de défauts de propulseur et la surveillance de sécuritéde trajectoire. Utilisant un simulateur industriel de haute-fidélité, les indices de performance et de fiabilitéFDI, qui ont été soigneusement choisis accompagnés des campagnes de simulation de robustesse/sensibilitéMonte Carlo, démontrent la viabilité des approches proposées

DeepSleep 2.0: Automated Sleep Arousal Segmentation via Deep Learning

DeepSleep 2.0 is a compact version of DeepSleep, a state-of-the-art, U-Net-inspired, fully convolutional deep neural network, which achieved the highest unofficial score in the 2018 PhysioNet Computing Challenge. The proposed network architecture has a compact encoder/decoder structure containing only 740,551 trainable parameters. The input to the network is a full-length multichannel polysomnographic recording signal. The network has been designed and optimized to efficiently predict nonapnea sleep arousals on held-out test data at a 5 ms resolution level, while not compromising the prediction accuracy. When compared to DeepSleep, the obtained experimental results in terms of gross area under the precision–recall curve (AUPRC) and gross area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) suggest a lightweight architecture, which can achieve similar prediction performance at a lower computational cost, is realizable

Diagnostique de défaut à base de modèle et accommodation de défaut pour missions spatiales

Les travaux de recherche traités dans cette thèse s’appuient sur l’expertise des actionsmenées entre l’Agence spatiale européenne (ESA), l’industrie Thales Alenia Space (TAS) et le laboratoirede l’Intégration du Matériau au Système (IMS) qui développent de nouvelles générations d’unités intégréesde guidage, navigation et pilotage (GNC) avec une fonction de détection des défauts et de tolérance desdéfauts. La mission de référence retenue dans cette thèse est la mission de retour d’échantillons martiens(Mars Sample Return, MSR) de l’ESA. Ce travail se concentre sur la séquence terminale du rendez-vous dela mission MSR qui correspond aux dernières centaines de mètres jusqu’à la capture. Le véhicule chasseurest l’orbiteur MSR (chasseur), alors que la cible passive est un conteneur sphérique. L’objectif au niveaude contrôle est de réaliser la capture avec une précision inférieure à quelques centimètres. Les travaux derecherche traités dans cette thèse s’intéressent au développement des approches sur base de modèle de détectionet d’isolation des défauts (FDI) et de commande tolérante aux défaillances (FTC), qui pourraientaugmenter d’une manière significative l’autonomie opérationnelle et fonctionnelle du chasseur pendant lerendez-vous et, d’une manière plus générale, d’un vaisseau spatial impliqué dans des missions située dansl’espace lointain. Dès lors que la redondance existe dans les capteurs et que les roues de réaction ne sontpas utilisées durant la phase de rendez-vous, le travail présenté dans cette thèse est orienté seulementvers les systèmes de propulsion par tuyères. Les défaillances examinées ont été définies conformément auxexigences de l’ESA et de TAS et suivant leurs expériences. Les approches FDI/FTC présentées s’appuientsur la redondance de capteurs, la redirection de contrôle et sur les méthodes de réallocation de contrôle,ainsi que le FDI hiérarchique, y compris les approches à base de signaux au niveau de capteurs, les approchesà base de modèle de détection/localisation de défauts de propulseur et la surveillance de sécuritéde trajectoire. Utilisant un simulateur industriel de haute-fidélité, les indices de performance et de fiabilitéFDI, qui ont été soigneusement choisis accompagnés des campagnes de simulation de robustesse/sensibilitéMonte Carlo, démontrent la viabilité des approches proposées.The work addressed in this thesis draws expertise from actions undertaken between the EuropeanSpace Agency (ESA), the industry Thales Alenia Space (TAS) and the IMS laboratory (laboratoirede l’Intégration du Matériau au Système) which develop new generations of integrated Guidance, Navigationand Control (GNC) units with fault detection and tolerance capabilities. The reference mission isthe ESA’s Mars Sample Return (MSR) mission. The presented work focuses on the terminal rendezvoussequence of the MSR mission which corresponds to the last few hundred meters until the capture. Thechaser vehicle is the MSR Orbiter, while the passive target is a diameter spherical container. The objectiveat control level is a capture achievement with an accuracy better than a few centimeter. The research workaddressed in this thesis is concerned by the development of model-based Fault Detection and Isolation(FDI) and Fault Tolerant Control (FTC) approaches that could significantly increase the operational andfunctional autonomy of the chaser during rendezvous, and more generally, of spacecraft involved in deepspace missions. Since redundancy exist in the sensors and since the reaction wheels are not used duringthe rendezvous phase, the work presented in this thesis focuses only on the thruster-based propulsionsystem. The investigated faults have been defined in accordance with ESA and TAS requirements andfollowing their experiences. The presented FDI/FTC approaches relies on hardware redundancy in sensors,control redirection and control re-allocation methods and a hierarchical FDI including signal-basedapproaches at sensor level, model-based approaches for thruster fault detection/isolation and trajectorysafety monitoring. Carefully selected performance and reliability indices together with Monte Carlo simulationcampaigns, using a high-fidelity industrial simulator, demonstrate the viability of the proposedapproaches

Position and Attitude Model-Based Thruster Fault Diagnosis: A Comparison Study

International audienceThis paper deals with performance and reliability evaluation of a fault diagnosis scheme based on two distinct models to detect and isolate a single thruster fault affecting a chasing spacecraft during rendezvous with a passive target in a circular orbit. The analysis is conducted in the frame of a terminal rendezvous sequence of the Mars Sample Return mission. A complete description of a robust residual generation design approach based on eigenstructure assignment is presented. Unknown time-varying delays, induced by the thruster drive electronics and uncertainties on thruster rise times, are considered as unknown inputs. Particular novelty of the work is a new method for estimating the unknown input directions used to enhance the robustness properties of the diagnosis scheme. Monte Carlo results from a high-fidelity industrial simulator and carefully selected performance and reliability indices allows us to evaluate the effectiveness of both schemes. The obtained results reveal that the proposed fault diagnosis scheme based on a position model is a justified competitor to the conventionally used attitude model-based scheme