Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Measurement errors determination using identification techniques

Ulinowicz M., Żugaj M.

Szybkobieżne Pojazdy Gąsienicowe

|

2015

|

nr 2 (37)

111--119

EN

Identification of measurement errors applied to UAV Cularis flight-test data is presented. Data preparation for identification process is considered as it often decides of the successful identification. The problem of data synchronization is solved on the signal processing level by introducing interpolation procedure before applying identification algorithm. The identification method based on quazi-linearization optimization technique together with relaxation strategy is implemented in Matlab environment in order to pursue simulation tests. The nonlinear airplane equations of motion are formulated in body –axis and only kinematic quantities are exploited. The preliminary simulation test results indicates successful identification of measurement errors.

2

Analiza metod identyfikacji symulacyjnych modeli wiropłatów

Bibik P., Narkiewicz J., Ulinowicz M., Żugaj M.

Prace Instytutu Lotnictwa

|

2011

|

Nr 10 (219)

13-24

PL

Estymacja parametrów modelu na podstawie odpowiedzi układu na wymuszenie nazywana jest identyfikacją. W referacie omówiono proces identyfikacji oraz możliwości jego realizacji w odniesieniu do wiropłatów. Zwrócono uwagę na konieczność oceny wiarygodności uproszczeń nieliniowych, sprzężonych modeli ruchu wiropłatów, stosowanych często dla efektywnego estymowania parametrów modelu. Omówiono metody identyfikacji w dziedzinie czasu: metodę najmniejszych kwadratów wraz z jej wybranymi odmianami oraz filtrację Kalmana i jej rozszerzenia. Jako przykład przedstawiono metodę identyfikacji parametrów modelu śmigłowca bezzałogowego o napędzie elektrycznym T-Rex 600. Identyfikację przeprowadzono dla zawisu i obrotu wokół osi pionowej z różnymi prędkościami kątowymi. Identyfikowano liniowy model stacjonarny w dziedzinie częstotliwości.

EN

Estimation of model parameters based on system response to input function is called identification. In the paper the identification process and the possibility of its implementation in relation to rotorcrafts are discussed. Also the need to assess the credibility of simplification of nonlinear, coupled models describing rotorcraft dynamic, which are frequently used for estimating the effective model parameters, is highlighted. Selected time domain methods of identification such as least squares method together with its selected varieties and Kalman filtering with its extensions are described. The electric T-Rex 600 unmanned helicopter model is chosen as an exemplary rotorcraft object, which model parameters are identified. The identification is carried out for hovering and rotation around a vertical axis with different angular velocities. Stationary linear model of T-Rex 600 is identified in the frequency domain.

3

Modeling and identification of actuator for flap deflection

Ulinowicz M., Narkiewicz J.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2011

|

Vol. 5, No. 4

35-40

EN

The electromechanical actuator (EMA) model is presented with the methods for identifying its design parameters. The actuator is a part of the system for flap deployment on the commercial transport airplane. The differential equations with the feedback control describe behaviour of the actuator deflection. There are two concepts of drive system simultaneously considered: a high torque/low speed (HT/LS) and a geared low torque/high speed (LT/HS). For parameter identification in both cases the Maximum Likelihood (ML) method with two minimisation algorithms: linearized Gauss-Newton and Levenberg-Marquardt is applied. Both approaches for each of two design solutions were effective, while tested on hypothetical data.