Hall Effect Thruster Forecasting using a Topological Approach for Data Assimilation

要約

ホールエフェクトスラスタ（HETS）は、宇宙船から重いイオン化ガス粒子を排出してスラストを生成する電気スラスタです。
伝統的に駅の維持に使用されていましたが、最近、他のスラスタ、たとえば化学物質とは対照的に、デルタVの可能性が高いため、惑星間宇宙ミッションに使用されています。
ただし、HETSの動作には、ガスのイオン化、強力な磁場、複雑な太陽電池パワー供給の相互作用などの複雑なプロセスが含まれます。
したがって、それらの操作はモデル化するのが非常に困難であるため、運用状態を推定および予測するためにデータ同化（DA）アプローチを必要とします。
HETの操作環境はしばしばガウス以外のソースを使用してうるさいので、これにより適用可能なDAツールが大幅に制限されます。
ノイズモデルに依存しないこれらの制限をバイパスするデータ同化のトポロジー的アプローチを説明し、それを利用して、HETSの時空間的プルームフィールド状態を予測します。
私たちのアプローチは、さまざまな予測関数を含むデータ同化（TADA）方法のトポロジーアプローチの一般化です。
正確な予測のために、TADAを長期的なメモリネットワークと組み合わせる方法を示します。
次に、空軍研究所（AFRL）ロケット推進部門の高忠実度ホールエフェクトスラスター（HET）シミュレーションデータにアプローチを適用し、騒音が汚染された高次元データに関するTADAの予測回復力を実証します。

要約(オリジナル)

Hall Effect Thrusters (HETs) are electric thrusters that eject heavy ionized gas particles from the spacecraft to generate thrust. Although traditionally they were used for station keeping, recently They have been used for interplanetary space missions due to their high delta-V potential and their operational longevity in contrast to other thrusters, e.g., chemical. However, the operation of HETs involves complex processes such as ionization of gases, strong magnetic fields, and complicated solar panel power supply interactions. Therefore, their operation is extremely difficult to model thus necessitating Data Assimilation (DA) approaches for estimating and predicting their operational states. Because HET’s operating environment is often noisy with non-Gaussian sources, this significantly limits applicable DA tools. We describe a topological approach for data assimilation that bypasses these limitations that does not depend on the noise model, and utilize it to forecast spatiotemporal plume field states of HETs. Our approach is a generalization of the Topological Approach for Data Assimilation (TADA) method that allows including different forecast functions. We show how TADA can be combined with the Long Short-Term Memory network for accurate forecasting. We then apply our approach to high-fidelity Hall Effect Thruster (HET) simulation data from the Air Force Research Laboratory (AFRL) rocket propulsion division where we demonstrate the forecast resiliency of TADA on noise contaminated, high-dimensional data.

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