Repülőgép nemlineáris modelljének identifikációja repülési adatok alapján állapotbecslés bevonásával

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Lantos Béla
Irányítástechnika és Informatika Tanszék

Repülésirányítás húzó ágazata a modern irányítástechnikának. Legfőbb hajtóereje a katonai alkalmazások, de a civil tömegközlekedés és áruszállítás is igényli a minél pontosabb irányítást. Mint minden irányítandó rendszer esetén, legyen az mechatronikai rendszer, termelési vagy biológiai folyamat, ahhoz hogy azt irányítani tudjuk, elengedhetetlen ismerni a rendszer felépítését, illetve a rendszer modelljének paramétereit. A jelen diplomatervben mérési jelek feldolgozásához szükséges eljárások valamint az identifikációt segítő állapotbecslési eljárások kerültek kidolgozásra álló, felszállást végző és mozgó repülőgép esetére, amely működését egy Ultrastick pilóta nélküli repülőgépen gyűjtött adatsoron mutatom be. Az Ultrastick repülőgép dimenzió nélküli paraméterei egy részének identifikációja megtörtént. Az identifikációhoz az Aircraft System Identification Theory and Practice című könyvhöz tartozó nem publikus SIDPAC MATLAB eszköztárat használtam fel [1].

A 1. fejezetben ismertettem a diplomaterv értelmezéséhez szükséges repüléstechnikai fogalmakat. A 2. fejezetben MATLABban implementált példán keresztül bemutattam a lineáris regresszió alapú identifikációs eljárást, valamint matematikai hátterét, és ismertettem az alkalmazott kiterjesztett Kalman-szűrő feladatát és egyenleteit. A 3. fejezetben jelszűrési eljárásokat ismertetek, és a hatásukat valós mért adatokon mutatom be. A 4. fejezetben a kidolgozott állapotbecslési eljárást valamint az eljárás futási eredményeit ismertetem. Különböző eljárások kerültek kidolgozásra álló, stacionárius és mozgó repülőgép esetén. Az 5. fejezetben ismertetem az Ultrastick UAV paramétereit, bemutatom, hogy az állapotbecslés nagymértékben javítja az identifikáció eredményét, valamint elvégzem a Cy és Cn dimenziónélküli paraméterek identifikációját. A 6. fejezetben egy genetikus algoritmus alapú ötletet vázolok fel a szenzorközéppont és tömegközéppont közötti vektor meghatározására. A 7. fejezetben ismertetem a kidolgozott szoftver komponenseit, valamint felvázolok néhány továbbfejlesztési irányt.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.