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Projeto de controlador robusto para aumento de estabilidade e controle longitudinal de uma aeronaveDaniel Siqueira 14 September 2006 (has links)
Sistema de comando de vôo Fly-by-wire associados com o conceito de estabilidade relaxada vêm trazendo vantagens às aeronaves comerciais nas últimas décadas, e um procedimento de projeto de sistemas de aumento de estabilidade e controle utilizando técnicas modernas traz como vantagem a redução no custo e no tempo de desenvolvimento, que são os principais empecilhos para implementação de sistemas deste tipo. Este trabalho apresenta o projeto de leis de controle para um sistema de controle de vôo empregando ferramentas de controle robusto, tais como H-infinitivo, síntese um e transformações lineares fracionárias (LFTs). As incertezas em geral ocorrem no modelo dinâmico da aeronave, em função de parâmetros tais como massa e momentos de inércia da aeronave, posição do centro de gravidade e condição de vôo (velocidade e altitude) são consideradas no projeto. O objetivo é encontrar um controlador que atenda aos requisitos de projeto tanto no ponto nominal como no caso de incertezas e variações destes parâmetros, apresentando assim robustez de estabilidade e de desempenho. O projeto de realimentação é baseado no parâmetro C*, que é largamente empregado na indústria aeronáutica, e permite avaliações e especificações de desempenho de forma simples e bem conhecida. Outros critérios bastante conhecidos na literatura são também empregados para uma análise mais completa de qualidade de vôo.
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Controle preditivo aplicado ao movimento longitudinal de uma aeronave.Jacqueline Bittencourt Veloso 31 May 2005 (has links)
Neste trabalho é estudada a aplicação de uma técnica de Controle Preditivo Baseado em Modelo à dinâmica do movimento longitudinal de uma aeronave. Para isso, o projeto é baseado em um modelo linearizado em torno de um dado ponto de operação. A lei de controle é formulada no espaço de estados de modo a comportar de forma simples o caráter multivariável da planta, envolvendo duas variáveis manipuladas (deflexão no profundor e manete de combustível) e duas variáveis controladas (velocidade e ângulo de trajetória). Objetiva-se manter a aeronave na condição de vôo especificada, rejeitando perturbações externas e respeitando limitações impostas sobre as variáveis controladas, bem como restrições físicas dos atuadores disponíveis. O problema de otimização resultante, a ser resolvido em cada período de amostragem, é do tipo Programação Quadrática. O comportamento da malha de controle é estudado mediante simulação empregando um modelo que incorpora as não-linearidades da planta. Empregaram-se para tal os parâmetros físicos de uma aeronave. Os resultados mostram que o tratamento explícito de restrições proporcionado pelo controle preditivo pode trazer vantagens no projeto de uma lei de controle de vôo, permitindo que faixas de regulação possam ser estabelecidas para uma variável de interesse. Adicionalmente, mostra-se que o controle preditivo pode ser utilizado para acomodação de falhas de atuador, em particular falhas que limitem a excursão do profundor.
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Modeling and identification of a fly-by-wire control system.Fabio Luciano Demarchi 24 October 2005 (has links)
This work investigates the system identification and modeling techniques applied to a fly-by-wire system for pitch control of a commercial jet aircraft. The objective of the work is to build a model based on system identification techniques and generic modeling of the system, therefore using the "grey box" approach. The identification data was obtained from experimental tests performed at Embraer "Iron Bird" laboratory. An overview on flight controls systems is presented, focusing on fly-by-wire technology. To provide the theoretical bases for the experimental identification, a review on system identification techniques is presented, together with the preliminary modeling and determination of model structure. It is further presented the identification test laboratory configuration, test procedure and results analysis using the Matlab "System Identification Toolbox". The resulting transfer function obtained from system identification process is used to identify the dynamical characteristics of the system's components (hydraulic actuator, servo-valve, electronic control). The linear model identified is therefore analyzed and validated and the non-linearities identified during the analysis are included in the final complete model.
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Estudo de configurações de Total Energy Control System (TECS) para o sistema de automanetes de uma aeronave.Flávio Sousa Coelho 12 May 2004 (has links)
Este trabalho apresenta um estudo de configurações de Total Energy Control System (TECS) para o sistema de automanetes de uma aeronave. São apresentadas comparações das configurações apresentadas por Lambgrets, Faleiro e Ganguli, para comandos do ângulo de trajetória e comandos de velocidade. Nas simulações são utilizados modelos para o movimento longitudinal de uma aeronave nas fases de aproximação e de subida. Também foram utilizados modelos para o motor, atuador da manete e atuador do profundor. Para o cálculo dos ganhos ée utilizada otimização paramétrica, em que a função de custo a ser minimizada utiliza índices de desempenho no domínio do tempo: tempo de subida, tempo de estabelecimento e sobre sinal.
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Leis de controle longitudinal para uma aeronave com estabilidade relaxada.Christianne Reiser 01 August 2008 (has links)
O escopo do presente trabalho envolve a síntese de leis de aumento de estabilidade e controle de uma aeronave a jato comercial, que possui estabilidade longitudinal relaxada inerente. As características de estabilidade e de resposta desta aeronave são avaliadas em várias condições de vôo, incluindo diferentes posicionamentos de flapes, variações de CG, de peso, de altitude e de velocidade. Controladores são, então, projetados com a finalidade de aumentar tanto a estabilidade quanto o controle do sistema. Com o objetivo de selecionar a estrutura de controle mais adequada à aeronave em questão, pontos críticos do envelope de cada posição de flap da aeronave são escolhidos e uma estrutura de controle simples é aplicada, o Nz. A definição da estrutura realizou-se de acordo com a necessidade de melhoria das respostas, que está intrinsecamente relacionada aos requisitos de projeto. Dentre os requisitos de projeto, cita-se o cumprimento de determinados critérios de qualidade de vôo, como o C*. Como as respostas obtidas pelo controlador Nz (aceleração normal) não satisfazem este critério, optou-se pela aplicação de uma estrutura com realimentação da velocidade de arfagem ($q$) no CAS. O requisito de estabilidade de velocidade firma, então, a estrutura C*u como a mais adequada. A estrutura utilizada envolve um SAS com realimentação de saída do ângulo de ataque e de $q$ na malha interna, um CAS com realimentação de $n_z$, $q$ e de velocidade, além de um compensador PID na malha externa. Com base no C*u, ganhos são calculados para o ponto crítico de cruzeiro. O cálculo dos ganhos é realizado de acordo com a metodologia LQR, cujas matrizes de ponderação são estimadas por aproximações das regras de Bryson e de Gangsaas. O peso das variáveis que não são pré-determinadas por estas regras é variado para a obtenção da melhor ponderação. Antes da otimização dos ganhos propriamente dito, uma estimativa de ganhos iniciais é aplicada com o objetivo afastar o pólo com a maior parte real do eixo imaginário. Diversas respostas são obtidas devido à gama de parâmetros variáveis de projeto descritos acima. Dentre estas, as respostas consideradas mais satisfatórias são elegidas e aplicadas à diversos pontos de operação. O uso dos ganhos obtidos dividem naturalmente os pontos de operação em quatro intervalos de variação da pressão dinâmica, cada um com seus respectivos ganhos. O escalonamento de ganhos é, então, validado por intermédio da aplicação da estrutura de controle final em pontos de operação com CG e peso da aeronave distintos dos de projeto.
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Plataforma de teste para sistemas de piloto automático utilizando matlab/simulink e simulador de vôo x-planeLúcio Régis Ribeiro 26 October 2011 (has links)
Este trabalho propõe a arquitetura para uma Plataforma de Testes de sistemas de piloto automático voltada para ambiente de simulação. Trata-se de uma ferramenta com propósitos educacionais e de pesquisa onde variadas configurações destes sistemas podem ser facilmente implementadas aumentando a flexibilidade dos testes executados e acelerando seu desenvolvimento. Por se tratar de ambiente de simulação, apresenta vantagens como a facilidade de operação e a obtenção de resultados em bancada imediatamente após o projeto do sistema, o que antecipa a detecção de problemas que poderiam ser encontrados somente após sua implementação. Estas características apresentam-se ideais para suportar o processo de desenvolvimento de sistemas de piloto automático para VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) considerando a necessidade de testes intensivos antes de embarcar estes sistemas.
Nesta Plataforma de Testes é utilizado o Matlab/Simulink contendo o modelo do sistema de controle de piloto automático a ser testado, o simulador de vôo X-Plane contendo o modelo da aeronave a ser controlada, um microcontrolador para controle das superfícies de comando de vôo de um aeromodelo e servos eletromecânicos para acionamento destas superfícies. Estes recursos são interligados através de barramentos de dados para troca de informações. Após uma exposição dos conceitos do movimento de uma aeronave rígida e suas equações, a Plataforma de Testes proposta é descrita em detalhes, pois este é o assunto principal do presente trabalho. Para demonstração da validade do projeto, comparam-se os resultados da simulação executada no Matlab/Simulink de um controlador de piloto automático previamente projetado com aqueles obtidos pela integração do mesmo controlador na Plataforma de Testes.
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CAT III - longitudinal autolanding LQR designMarcos Vinícius Campos 10 March 2006 (has links)
Automatic landings have been performed routinely for many years. However the design of flare and landing control systems with a suitable performance and a high level of reliability remains a very difficult task. In the present scenario, the increasing in the landing capacity of airports is mandatory by limiting the time each aircraft occupies the runway. To limit the occupancy time, the reduction of touchdown zone is essential since landings too close of the exit could result in a missed exit and therefore in a decreasing of landing rate. Give this context, the present work aims to propose an autoland flare law development for a 50 seat regional jet using Linear Quadratic Regulator technique. An accurate flare path, good rejection to turbulence, simplicity in implementation and, moreover, improved longitudinal touchdown dispersion are some of desirable features of design. In development of autoland control system, full feedback was used as control law configuration. Simulations were performed with non-linear model of the aircraft based on the equations of rigid body movement. The gains of LQR flare law were obtained though global optimization using Genetic Algorithms. The robustness of resulting close-loop system was tested with respect to ground-effect, wind shear and out-of-trim conditions. The performance of LQR flare law was compared with Model-Following design. Steady wind and turbulence models were used as disturbances for stochastic evaluation of the methods. The explicit flare trajectory defined in space, not in time, resulted on the improved touch down dispersion achieved by LQR design.
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Leis de controle C* longitudinal para aeronaves de estabilidade relaxadaJúlio Vital Diniz de Paula 06 November 2006 (has links)
Este trabalho possuiu como objetivo o desenvolvimento de leis de controle para o movimento longitudinal baseadas no critério C* de qualidade de vôo. Para isto, utilizou-se um modelo de aeronave regional de 50 passageiros. Foram realizadas simulações do modelo em malha de aeronave aberta e em malha fechada para efeitos de comparação. O modelo em malha fechada apresentou uma resposta dinâmica mais eficiente, satisfazendo aos requisitos de qualidade de vôo C*, enquanto que o modelo em malha aberta apresentou uma resposta oscilatória e pouca amortecida, não cumprindo com os requisitos de qualidade de vôo C*. Utilizaram-se também outros critérios de qualidade de vôo para efeitos de comparação, como o critério clássico e o critério de Gibson. Além disso, realizaram-se simulações com o modelo em malha fechada variando-se os parâmetros de altitude, velocidade e massa da aeronave, e observando a influência dos mesmos no comportamento da aeronave. Foi analisada também a robustez do sistema às variações na estabilidade da aeronave. Para se testar a eficácia do sistema de controle em aeronaves de estabilidade relaxada, reduziu-se a estabilidade do modelo utilizado e analisaram-se suas respostas em malha aberta e fechada. O sistema de controle desenvolvido se mostrou capaz de se adaptar às diferentes condições de vôo, fazendo com que a influência desses parâmetros não refletisse em uma alteração significativa da resposta da aeronave.
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Estudo comparativo de modelos dinâmicos de aeronaves para estudo do desempenho de decolagem.Elcio Michiharu Ishizuka 22 December 2003 (has links)
O estudo se inicia com a definição dos conceitos da decolagem na qual se descrevem as fases da decolagem e as várias velocidades de referência regulamentadas pelo FAR 25. Segue-se o estudo com o modelamento matemático da decolagem através das equações que descrevem o movimento longitudinal da aeronave. Fazem-se, em seguida, simplificações do modelo longitudinal e, finalmente, comparações entre os resultados dos modelos. Os resultados obtidos desse modelo são as distâncias de decolagem e de aceleração e parada nas condições monomotora e bimotora. No modelo longitudinal são levados em consideração os coeficientes de estabilidade longitudinal do avião, enquanto que no modelo simplificado esses valores não são necessários. Porém, neste último, são necessários dados de ensaio em vôo do avião para que seja possível o cálculo da distância na fase de transição da decolagem. O principal objetivo é a comparação entre os resultados do modelo longitudinal que descreve a dinâmica do avião e os resultados do modelo simplificado, durante a decolagem. O modelo simplificado apresentou resultados satisfatórios, pois as distâncias de decolagem foram calculadas com dados de ensaios em vôo, ou seja, são resultados que refletem diretamente o desempenho real da aeronave. No modelo longitudinal observou-se, pelas variáveis ângulos de ataque, de arfagem e de trajetória, que a técnica de pilotagem é um parâmetro que afeta bastante a estabilidade da aeronave durante a decolagem. Foi necessário implementar um controlador PID para simular a técnica de pilotagem e garantir a convergência em termos de estabilidade do avião. Na comparação dos resultados observou-se que os dois modelos apresentam diferenças nas distâncias dos subtrechos do processo de decolagem, tanto no caso monomotor e bimotor. Essas diferenças podem ser atribuídas principalmente por não se considerar o efeito solo no modelo longitudinal. Além disso, no caso monomotor, não se considerou a assimetria de tração, que é um fator importante na dinâmica látero direcional do avião. Os estudos podem ser aprimorados em trabalhos futuros com a implementação do efeito solo e da modelagem da dinâmica látero direcional do avião.
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Projeto de um controlador longitudinal para um sistema de pouso automático.Thomas Kestenbach 16 August 2006 (has links)
Sistemas de pouso automático vêm sendo utilizados com sucesso desde 1960. Seu emprego permite às companhias aéreas operar em condições de baixa visibilidade com extrema segurança e confiabilidade. Os impactos econômicos destas operações são relevantes, justificando os altos custos de desenvolvimento, manutenção e treinamento associados a tais sistemas. A função por eles desempenhada ée talvez a mais crítica das funções de controle automático presente em uma aeronave moderna, e por isso continua a ser um dos maiores desafios de engenharia de controle na indústria aeronáutica. Os requisitos aplicáveis de performance, segurança, confiabilidade e monitoramento por parte dos pilotos, associados à busca constante por baixos custos das companhias aéreas, resultam em um cenário de constante evolução tecnológica destes sistemas. Dentro deste contexto, o presente trabalho tem como objetivo apresentar um método de projetar um sistema de controle longitudinal automático para a fase de arredondamento de maneira simples, rápida e direta, para obter um sistema robusto e com boa performance. O modelo para simulação foi obtido a partir do conceito de derivadas aerodinâmicas de estabilidade. A estratégia de controle adotada emprega conceitos de controle moderno em uma arquitetura que permite avaliar facilmente diversas estruturas de controlador. Os ganhos do controlador são obtidos automaticamente por um algoritmo de otimização baseado na resposta temporal do sistema. A ênfase do trabalho de engenharia deste método está na escolha da estrutura do controlador e dos critérios de otimização. A trajetória de comando adotada se baseia numa trajetória fixa no espaço explicitamente definida como uma função da distância longitudinal percorrida. Este conceito reduz drasticamente a dispersão do ponto de toque e da velocidade vertical no pouso causada por variações nas condições atmosféricas e nas características da aeronave. A robustez do controlador resultante foi testada frente a diversos parâmetros que sabidamente influenciam a performance de um sistema de pouso automático na vida real.
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