Mega uydu takımı ajanları için makine öğrenimi temelli hata kestirimi
Machine learning-based fault prediction for mega satellite constellation agents
Yazar: ONUR TARAKÇIOĞLU
Danışman: PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL ; PROF. DR. MEHMET TİMUR AYDEMİR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences

Özet:
Uzay araçları, potansiyel sistem hatalarını tolere edebilmeleri amacıyla önceden tanımlanmış hata yönetimi işlevlerini içeren otomatik prosedürlerle donatılmaktadır. Ancak, son zamanlarda uzaya erişim imkanlarının çeşitlenmesi, artan uzay aracı sayısı ve görev karmaşıklığı gibi faktörler, bu araçlarda otomasyondan veriye dayalı otonomiye geçiş yönünde paradigma değişimlerine zemin hazırlamaktadır. Uzay sistemlerinin hatalar karşısında yıkılmazlığı ve emniyet kritik işlevlerin yönetimine ilişkin uygulamalar ile şekillenen bu eğilim özellikle uzayda kenetlenme, derin uzay, Dünya dışı gezegenler, asteroitler veya kuyruklu yıldızlara navigasyon gibi özerklik gerektiren görevlerde daha belirgin bir şekilde gözlemlenmektedir. Geçtiğimiz yıllarda sayıları hızla artan mega uydu takımı yaklaşımı, diğer gezegenlerin dinamik çevresel koşulları, derin uzay belirsizlikleri, modelleme verisi eksikliği veya radyo frekans yayılımındaki önemli gecikmeler nedeniyle uzay keşfi araçlarının hata ve emniyet yönetim sistemlerinin yalnızca model tabanlı yaklaşımlarla geliştirilmesinde önemli eksiklikler yaşanmaktadır. Tez kapsamında uzman hata teşhis, izolasyon ve tekrar devreye alma sistemleri ile yerine getirilmesini desteklemek amacıyla, ortaya çıkması muhtemel hataların veriye dayalı topluluk sınıflayıcılar ile önceden tahmin edilmesine odaklanılmıştır. Araştırma çerçevesinde, proaktif bir hata yönetim yaklaşımı geliştirilmesine çalışılmış ve bu doğrultuda takım uydularda eşik altı hataların tahmini için çoklu ajan mimarisinde tasarlanmış bir hata teşhis ve izolasyon sistemi tanıtılmaktadır.

Abstract:
Spacecraft are equipped with predefined fault management functions integrated into automated procedures to enable them to tolerate potential system failures. However, recent developments in space access opportunities, the increasing number of spacecraft, and the complexity of missions have paved the way for a paradigm shift towards transitioning from automation to data-driven autonomy. This trend, shaped by applications related to the fault tolerance and the management of safety-critical functions in space systems, is particularly prominent in missions requiring autonomy, such as space rendezvous, deep space exploration, and navigation to extraterrestrial planets, asteroids, or comets. In recent years, the rapidly growing mega-satellite constellation approach, coupled with challenges related to the dynamic environmental conditions on other planets, uncertainties in deep space, the lack of modeling data, and significant delays in radio frequency propagation, has highlighted significant deficiencies in the model-based fault and safety management systems of space exploration vehicles. Within the scope of this thesis, to support the expert fault diagnosis, isolation and recovery systems, the studies have been focused on predicting future faults using data-driven ensemble classifiers. Within the research framework, proactive fault detection and isolation are facilitated by a multiple-agent architecture, enabling the prediction of sub-threshold faults in satellite constellations, which has been extensively discussed.