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Identificação de parâmetros de modelos dinâmicos de aeronaves via método do erro filtrado.

Esta tese apresenta um método de identificação de parâmetros de modelos dinâmicos de aeronaves a partir de dados obtidos em ensaios de vôo. Para esta finalidade o método utiliza a estimação simultânea de estados e parâmetros na minimização de uma função custo baseada na definição do funcional de máxima verossimilhança. Devido a necessidade crescente da obtenção de modelos precisos para controle de aeronaves, principalmente em aeronaves tipo Fly-By-Wire, este algoritmo foi desenvolvido considerando o cenário realista de vôo das aeronaves onde têm-se ruído de estado na equação dinâmica da planta, fazendo uso da interação do Filtro de Kalman e do método de otimização de Gauss-Newton para a obtenção de estimativas paramétricas não polarizadas em ensaios de vôo com turbulência atmosférica. A validação do algoritmo é feita através da implementação de um programa em MATLAB, onde foram realizadas simulações e aplicações do método do Erro Filtrado em dados reais de ensaio de vôo da aeronave Xavante AT-26, ressaltando aspectos referentes à convergência, esforço computacional, estimativas paramétricas e suas respectivas acurácias. Os resultados obtidos neste trabalho ressaltam a aplicabilidade do método do Erro Filtrado verificada através da capacidade preditiva dos modelos dinâmicos resultantes da convergência do algoritmo e dos valores coerentes das estimativas paramétricas obtidas.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:367
Date19 December 2006
CreatorsRafael Diogo Scheuer
ContributorsElder Moreira Hemerly
PublisherInstituto Tecnológico de Aeronáutica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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