P. Schnetter, T. Groth, T. Krüger

In dieser Arbeit wird die Erweiterung eines nichtlinearen und adaptiven Flugreglers auf Basis dynamischer Inversion kombiniert mit neuronalen Netzwerken um Algorithmen zur Rekonfiguration bei Ausfall eines oder mehrerer primärer Stellglieder vorgestellt. Dabei bildet der adaptive Regelkreis durch die Verwendung neuronaler Netzwerke in der Regelung der Rotationsdynamik die Basis zum Ausgleich von Inversionsfehlern als Ergebnis von Parameterunsicherheiten sowie von externen Störungen am Flugzeug. Bei dem in dieser Arbeit verwendete Lernverfahren handelt es sich um das Gleitzustandslernen, welches aus dem Bereich der strukturvariablen Regelung abgeleitet ist und durch die Betrachtung des Netzwerktrainings als Regelungsprozess eine höhere Konvergenzgeschwindigkeit durch die dynamische Berechnung der Lernrate ermöglicht. Kommt es jedoch zum Ausfall eines oder mehrerer primärer Steuergrößen können auch die neuronalen Netzwerke keinen Einfluss mehr auf die Stabilisierung des Fluggeräts nehmen. Für diese Degradationsszenarien wird der Regelkreis um die Möglichkeit zur Rekonfiguration erweitert. Dabei werden sekundäre Stellglieder verwendet, um die durch den Regler kommandierten Drehmomente um die drei Flugzeugachsen zu erzeugen. Dafür werden der differenzielle Schub, die Rollspoiler, die Höhenleitwerktrimmung sowie die sogenannte Direkte-Auftriebs-Klappen verwendet. In dieser Arbeiten wird die Leistungsfähigkeit des Regelungsansatzes für verschiedene Ausfallszenarien des Höhenruders untersucht. Im Anschluss werden die Ergebnisse einer Pilotenstudie im Flugsimulator AVES des DLR Braunschweig dazu verwendet den Sicherheitsgewinn durch dein Einsatz des adaptiven und rekonfigurierbaren Flugreglers abzuleiten.

Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2014, Augsburg

Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt - Lilienthal-Oberth e.V., Bonn, 2014

Conference Paper

deutsch

21,0 x 29,7 cm, 11 Seiten

urn:nbn:de:101:1-2014121719154

Adaptive Flugregelung, Rekonfiguration

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17.12.2014