P. Schnetter, J. Kaste, T. Krüger

Im Rahmen des Forschungsprojekts Bürgernahes Flugzeug am Campus Forschungsflughafen in Braunschweig forscht das Institut für Luft- und Raumfahrtsysteme an adaptiven Flugregelungsverfahren. Ein wohl untersuchter Ansatz ist dabei die Erweiterung eines Reglers auf Basis der modellbasierten dynamischer Inversion um künstliche neuronale Netzwerke. Sollte es auf Grund vorliegender Modellunsicherheiten zu Inversionsfehlern gegenüber der tatsächlichen Regelungsstrecke kommen, wird die universelle Approximationseigenschaft eines neuronalen Netzwerks genutzt, um diesen Fehler zu adaptieren und ihn so zu kompensieren. Zur Sicherstellung eines transparenten Lernprozesses wird ein von der strukturvariablen Regelung abgeleitetes Lernverfahren verwendet. Dieses sogenannte Gleitzustandslernverfahren als Erweiterung des klassischen Gradientenabstiegs betrachtet das neuronale Netz als abstraktes Regelungssystem. Diese Betrachtung ermöglicht mit Hilfe von Schaltfunktionen eine transparente Gewichtsänderung und birgt zusätzlich den Vorteil einer dynamischen Bestimmung der optimalen Lernrate innerhalb stabiler Grenzen. In dieser Arbeit soll der Gleitzustand höherer Ordnung vorgestellt werden, welcher die Konvergenzgeschwindigkeit der trainierten Netzwerke weiter beschleunigt und auf diese Weise die Robustheit gegenüber Inversionsfehlern und nicht zuletzt auch Systemschäden weiter erhöht. Zur Analyse der Netzwerkeigenschaften wird die automatische Bahnfolge eines unbemannten Flugsystems unter dem Einfluss atmosphärischer Störungen und Modellunsicherheiten simuliert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Erweiterung durch den Ansatz der Gleitzustandsregelung höherer Ordnung einen stabilen und robusten Flug trotz erheblicher Modellunsicherheiten gewährleistet.

Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2013, Stuttgart

Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2013

Conference Paper

deutsch

21,0 x 29,7 cm, 11 Seiten

urn:nbn:de:101:1-2013112216272

Flugregelung, UAS

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22.11.2013