Synthesis of Test Control for Identification of Aerodynamic Characteristics of Aircraft

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The synthesis of a control law for tracking a target informative path as a new approach to solving the problem of planning a flight experiment for identifying the aerodynamic characteristics of automatically controlled aircraft is proposed. The mathematical statement and the method for solving the synthesis problem are obtained. In the numerical experiment, it is shown that the identification accuracy on the synthesized control can be significantly improved compared to the identification accuracy on the optimal program test signal.

About the authors

N. V. Grigor'ev

Public Joint-Stock Company “Gromov Flight Reseach Institute”

Author for correspondence.
Email: lab76@lii.ru
Zhukovskii, Moscow oblast, Russia

References

  1. Касьянов В.А., Ударцев Е.П. Определение характеристик воздушных судов методами идентификации. М.: Машиностроение, 1988.
  2. Овчаренко В.Н. Аэродинамические характеристики летательных аппаратов: Идентификация по полетным данным. М.: ЛЕНАД, 2019.
  3. Hosseini B., Diepolder J., Holzapfel F. Online Parameter Estimation and Optimal Input Design // MMSC. 2020. P. 128-139. CEUR-WS.org/vol-2783/paper-09.pdf.
  4. Licitra G., Burgerc A., Williamsa P., et al. Optimal Input Design for Autonomous Aircraft // Control Engineering Practice. 2018. V. 77. P. 15-27.
  5. Овчаренко В.Н. Планирование идентифицирующих входных сигналов в линейных динамических системах // АиТ. 2001. № 2. С. 75-87.
  6. Hosseini B., Botkin N., Diepolder J., Holzapfel F. Robust Optimal Input Design for Flight Vehicle System Identi cation // AIAA Scitech 2020 Forum, 2020. https://doi.org/10.2514/6.2020-0290
  7. Григорьев Н.В. Планирование тестовых сигналов для идентификации аэродинамических характеристик автоматически управляемых летательных аппаратов с учетом неопределенности априорных данных // АиТ. 2022. № 4. С. 125-139.
  8. Jayanti E.B., Atmasari N., Mardikasari H., et al. Pengaruh Masukan Kendali Terhadap Hasil Identi kasi Parameter Pesawat Udara Kon gurasi Konvensional Matra Terbang Longitudinal // J. Techn. Sist. Comput. 2019. No. 7(1). P. 25-30. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.7.1.2019.25-30
  9. Gupta N.K., Hall W.E. Jr. Input Design for Identi cation of Aircraft Stability and Control Derivatives. NASA CR-2493. 1975.
  10. Белоконь С.А., Золотухин Ю.Н., Филиппов М.Н. Метод формирования тестовых сигналов для оценивания аэродинамических параметров летательного аппарата // Автометрия. 2017. Т. 53. № 4. С. 59-65.
  11. Григорьев Н.В., Нестеров В.Е. Активная идентификация АДХ возвращаемого ракетного блока в летных условиях на масштабируемом демонстраторе // Авиакосмическая техника и технология. 2014. № 1. C. 47-56.
  12. Lichota P. Multi-Axis Inputs for Identi cation of a Recon gurable Fixed-Wing UAV // Aerospace, 2020. 7. https://doi.org/10.3390/aerospace7080113
  13. Roeser М.S., Fezans N. Method for designing multi-input system identi cation signals using a compact time-frequency representation // J. CEAS Aeronaut. 2021. V. 12. P. 291-306. https://doi.org/10.1007/s13272-021-00499-6
  14. Morelli E.A. Flight test of optimal inputs and comparison with conventional inputs // J. Aircr. 36(2), 389-397 (1999). https://doi.org/10.2514/2.2469
  15. Morelli E.A. Optimal Input Design for Aircraft Stability and Control Flight Testing // J. Optim. Theory Appl. 2021. 191. P. 415-439. https://doi.org/10.1007/s10957-021-01912-0
  16. Grauer J.A., Boucher M. Aircraft system identi cation from multisine inputs and frequency responses / AIAA Scitech 2020 Forum. Orlando. FL. USA (2020). https://doi.org/10.2514/6.2020-0287
  17. Hosseini B., Holzapfel F. Optimal Input Design for Flight Vehicle System Identi cation in Frequency Domain // AIAA Scitech 2022 Forum, 2022. https://doi.org/10.2514/6.2022-2297
  18. Берестов Л.М., Поплавский Б.К., Мирошниченко Л.Я. Частотные методы идентификации летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1985.
  19. Талалай А.М. Активная идентификация при адаптивном управлении // АиТ. 1986. № 9. С. 70-74.
  20. Григорьев Н.В. Активная идентификация аэродинамических характеристик: от тест-сигнала к тест-управлению // Полет. 2022. № 10. С. 3-11.
  21. Кан Ю.С., Кибзун А.И. Задачи стохастического программирования с вероятностными критериями. М.: Физматлит, 2009.
  22. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю.М. Численные методы в экстремальных задачах. М.: Наука, 1978.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 The Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».