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Título: Identificação dos parâmetros de estabilidade e controle do aeromodelo VR-01
Autor(es): Beghelli, Pedro Henrique
Orientador(es): Cordeiro, Thiago Felippe Kurudez
Assunto: Simulação (Computadores)
Aeronaves
Data de apresentação: 9-Dez-2019
Data de publicação: 19-Mai-2020
Referência: BEGHELLI, Pedro Henrique. Identificação dos parâmetros de estabilidade e controle do aeromodelo VR-01. 2019. 159 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Aeroespacial)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: O presente trabalho tem por finalidade realizar a identificação dos parâmetros de estabilidade e controle do aeromodelo VR-01. Este aeromodelo pertence ao Laboratório de Robótica Aérea da Universidade de Brasília, tem 2,4 quilogramas e envergadura de aproximadamente 1,98 metros. A identificação dos seus parâmetros fornecerá as informações necessárias para o desenvolvimento de um simulador de voo, malhas de controle e autopiloto em trabalhos futuros. A metodologia utilizada neste trabalho foi estruturada a partir da definição e detalhamento dos seguintes requisitos inerentes a um processo de identificação: definição da estrutura de modelagem, manobras, coleta de dados, técnica de estimação e validação da modelagem. Com respeito a estrutura de modelagem no processo, definiu-se uma estrutura de modelagem em dois espaços de estados referentes aos modos longitudinal e látero-direcional desacoplados da aeronave. Para a excitação do veículo em voo foram definidas as manobras de doublet e pulso no profundor, bank-to-bank no aileron e doublet no leme. Os estados coletados em voo e usados na identificação foram as velocidades angulares (p, q, r), os ângulos de Euler(𝜑 e 𝜃), os ângulos de ataque (𝛼) e derrapagem(𝛽) e a velocidade do ar (𝑉𝑇 ). Para a estimação dos parâmetros foram usadas duas funções diferentes do MATLAB, a n4sid e a greyest. A conversão dos parâmetros estimados nos modelos em espaço de estados para os parâmetros utilizados no modelo de simulação não-linear da aeronave se deu a partir de equações analíticas de conversão. A validação dos modelos se deu com base nos critérios de ajuste (fit), coeficiente de desigualdade de Theil (TIC) e na análise de plausibilidade. A metodologia foi primeiramente testada na identificação de um modelo de simulação da aeronave Cessna 172p, a fim de verificar o seu funcionamento e possíveis dificuldades antes de utilizá-la na identificação do aeromodelo real. Logo em seguida, a metodologia foi aplicada na estimação de modelos para o veículo VR-01. Realizou-se os experimentos do pêndulo composto e bifilar que forneceram bons resultados para os momentos de inércia em torno dos eixos X,Y e Z. Realizou-se ainda a modelagem do aeromodelo no XFLR5 que estimou preliminarmente as derivadas de estabilidade e controle. Durante os voos e a etapa de processamento dos dados, vários desafios surgiram como a presença de rajadas de vento durante o voo, a dificuldade de manter o veículo estabilizado em um ponto de operação, o fator humano no controle do aeromodelo, a limitação dos sensores na amostragem dos dados, a presença de sensores com taxas de amostragens diferentes. Os algoritmos de estimação não conseguiram estimar modelos adequados para o VR-01 e algumas possíveis justificativas junto com melhorias para trabalhos futuros foram apresentadas.
Abstract: The present work aims to identify the stability and control parameters of the VR-01 model aircraft. This model aircraft belongs to the Laboratory of Aerial Robotics of the University of Brasilia, it has 2.4 kilograms and wingspan of approximately 1.98 meters. The identification of your parameters will provide the information needed to develop a flight simulator, control loop and autopilot for future works at the laboratory. The methodology used in this work was built from a literature review of books and dissertations. It is based on the definition and detailing of the following requirements: definition of the model structure, maneuvers, data collection, estimation technique and model validation. The model structure used is based on a two state space modeling structure decoupled in longitudinal and latero-directional modes. About the excitation of the vehicle in flight, it was used the doublet and pulse inputs on the elevator, bank-to-bank on the aileron and doublet on the rudder. The states recorded in flight and used for systema identification were angular velocities (p, q, r), Euler angles (𝜑 and 𝜃), angles of attack (𝛼) and of sideslip (𝛽) and the airspeed (𝑉𝑇 ). For parameter estimation, two different MATLAB functions were used, textit n4sid and textit greyest. The conversion of the estimated parameters of the state space models to the parameters used in the aircraft nonlinear simulation model was based on analytical conversion equations. The validation of the models was based on the criteria goodness of fit, on Theil’s inequality coefficient (TIC) and plausibility analysis. The methodology, firstly, was tested to identify a simulation model of the aircraft Cessna 172p. This step was useful in order to learn how to opperate this methodology and to discover, before to use it VR-01 identification. After that, the methodology was really applied to VR-01 identification. The compound and bifilar pendulum experiments were performed which provided good results for the inertia moments around the X, Y and Z axes. Also, the model aircraft was modelled in XFLR5 software, which provided the preliminary estimation for the state and control derivatives. During the flight tests and data processing phase, several challenges arose during the process such as the presence of wind gusts during the flights, the difficulty of keeping the model aircraft stabilized at an operating point, the human factor in controlling the model aircraft, the imperfection of the sensors, the presence of sensors with different sampling rates. In the end, the used estimation techniques could not estimate adequate models for VR-01 and some possible reasons and some improvements for future work were presented.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2019.
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