Ідентифікація динамічної моделі безпілотного літального апарата з використанням змішаного методу оцінювання до і після моделювання
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Ідентифікація динамічної моделі безпілотного літального апарата з використанням змішаного методу оцінювання до і після моделювання
UNMANNED AERIAL VEHICLE DYNAMIC MODEL IDENTIFICATION USING MIXED ESTIMATION BEFORE AND AFTER MODELING METHOD Идентификация динамической модели беспилотного летательного аппарата с использованием смешанного метода оценивания до и после моделирования |
|
| Creator |
Farhadi, R. M.; Національний аерокосмічний університет ім. Н. Є. Жуковського «ХАІ», Харків
|
|
| Subject |
Безпілотний літальний апарат; фільтр Калмана; оцінювання; аеродинамічний коефіцієнт; оцінювання до моделювання та оцінювання після моделювання
УДК 681.51 (045) Unmanned aerial vehicle; Kalman filter; estimation; aerodynamic coefficient; estimation before modeling and estimation after modeling UDC 681.51 (045) Беспилотный летательный аппарат; фильтр Калмана; оценивание; аэродинамический коэффициент; оценивание до моделирования и оценивание после моделирования УДК 681.51 (045) |
|
| Description |
Динамічна модель безпілотного літального апарату ідентифікується з використанням комбінації двох різних методів оцінювання: до моделювання та оцінювання після моделювання з використанням фільтра Калмана і доступних вимірів. Налаштування фільтру є одним із складних етапів оцінювання з використанням фільтра Калмана. Можна спростити налаштування фільтра Калмана з використанням методу оцінювання до моделювання, оскільки в цьому методі оцінювання і моделювання аеродинамічних сил і моментів здійснюються в два етапи. У методі оцінювання до моделювання на першій стадії аеродинамічні сили і моменти оцінюються без апріорної структури, а на другому етапі моделюються сили і моменти як функції від змінних станів. Розмір вектора стану для розширеного фільтра Калмана зменшується з використанням методу оцінювання до моделювання. Запропоновано комбінацію методу оцінювання до і після моделювання для забезпечення спостережливості і простоти налаштування фільтра. Лінійні акселерометри, які розміщуються далеко від центру ваги, навмисно використовуються для вимірювання лінійного і кутового прискорень для досягнення кращої спостережливості. Оцінювання невизначеностей для оцінених аеродинамічних коефіцієнтів обчислюються з використанням діагональних елементів коваріаційної матриці. Запропонований метод можна використовувати для ідентифікації динаміки літальних апаратів і знаходження точних математичних моделей для симуляторів польоту.
The unmanned aerial vehicle dynamic model is identified with the use of combination of two different methods called Estimation before Modeling and Estimation after Modeling, using Kalman filter and available measurements. Tuning of filter is one of the difficult stages of the estimation using Kalman filter. It can be made easier to tune Kalman filter by using the Estimation before Modeling method because in this method estimation and modeling of aerodynamic forces and moments are done in two stages. In the Estimation before Modeling method at the first-stage aerodynamic forces and moments are estimated without a priori structure and in the second stage estimated forces and moments are modeled versus suitable state variables. Dimension of augmented state vector for Kalman filter is reduced by using the Estimation before Modeling method. Combination of the Estimation before Modeling and Estimation after Modeling methods are suggested to achieve observability and simplicity of filter tuning. Linear accelerometers out of the center of gravity purposely are used to measure the linear and angular accelerations to achieve better observability. Bounds of uncertainties for estimated aerodynamic coefficients are calculated using diagonal elements of covariance matrix. Suggested method can be used to identify any flight vehicle dynamics and find accurate mathematical models for flight simulators. Динамическая модель беспилотного летательного аппарата идентифицируется с использованием комбинации двух разных методов оценивания до моделирования и оценивания после моделирования с использованием фильтра Калмана и доступных измерений. Настройка фильтра является одним из сложных этапов оценивания с использованием фильтра Калмана. Можно упростить настройку фильтра Калмана с использованием метода оценивания до моделирования, поскольку в этом методе оценивание и моделирование аэродинамических сил и моментов осуществляются в два этапа. В методе оценивания до моделирования на первой стадии аэродинамические силы и моменты оцениваются без априорной структуры, а на втором этапе моделируются силы и моменты как функции от переменных состояний. Размер вектора состояния для расширенного фильтра Калмана уменьшается с использованием метода оценивания до моделирования. Предложена комбинация метода оценивания до и после моделирования для обеспечения наблюдаемости и простоты настройки фильтра. Линейные акселерометры, расположенные далеко от центра тяжести, намеренно используются для измерения линейного и углового ускорений для достижения лучшей наблюдаемости. Оценивание неопределенностей для оцененных аэродинамических коэффициентов вычисляются с использованием диагональных элементов ковариационной матрицы. Предлагаемый метод может быть использован для идентификации динамики летательных аппаратов и нахождения точных математических моделей для симуляторов полета. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2018-03-15
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/12319
10.18372/1990-5548.54.12319 |
|
| Source |
Electronics and Control Systems; Том 4, № 54 (2017); 59-63
Электроника и системы управления; Том 4, № 54 (2017); 59-63 Електроніка та системи управління; Том 4, № 54 (2017); 59-63 |
|
| Language |
en
|
|