Nichtlineare adaptive Regelung mit neuronalen Netzen im unbemannten Flugversuch

Kufieta, Karl

Die vorliegende Arbeit stellt einen Beitrag zur praktischen Anwendung adaptiver nichtlinearer Regler in unbemannten Flugzeugen dar. Dabei wird die erstmalige Flugerprobung eines nichtlinearen adaptiven Reglers in Form der dynamischen Inversion mit Sliding-Mode-Control trainierten neuronalen Netzen auf einem sequentiellen Smartphone-Prozessor betrachtet. Neben dem nichtlinearen Regler kommt ein Kalman Filter und ein Bahnregler zum Einsatz, um ein automatisches Abfliegen einer Flugbahn zu ermöglichen. Das wiederholte Abfliegen der Flugbahn ermöglicht den Vergleich zwischen einer konservativen, nichtlinearen und nichtlinearen adaptiven Regelungstechnik. Um einen Vergleich zwischen dem nichtlinearen Regler mit und ohne adaptive Elemente zu ermöglichen, wird zudem mit dem Reference-Control-Hedging eine Variation des bekannten Pseudo-Control-Hedging vorgestellt. Diese, auf einem Echtzeitbetriebssystem laufenden und mit Autocode-Verfahren programmierten Algorithmen, werden neben deren Verhalten im Flugversuch auch im Hinblick auf Ressourcenverbrauch und Verzögerungen untersucht. Die Verwendung von Autocode-Verfahren erlaubt eine schnelle Implementierung der Algorithmen direkt aus einem digitalen, auf Piktogrammen basierten Schaltplan. Die Vermutung, dass diese Implementierungstechnik die Entwicklungsgeschwindigkeiten im Rahmen von Regler- und Navigations-Prototypenversuchen beschleunigen können, wird durch die Betrachtung der Geschichte der Implementierung bekräftigt. Die Untersuchungen erlauben eine Abschätzung des Potenzials adaptiver Regler- Navigations-Strukturen und der nötigen bzw. verfügbaren Ressourcen moderner Smartphone-Prozessoren. Die Ergebnisse der Flugversuche bestätigen die in der Simulation vorhergesagten Fähigkeiten der adaptiven Strukturen. Gleichzeitig wird mit der Vielzahl an verfügbaren Algorithmen und deren Rekombinationsmöglichkeiten und der direkten Implementierbarkeit aus einem digitalen Schaltplan deutlich: Die Vereinheitlichung der Flugexperimente und der Paradigmenwechsel des Regelungstechnikers vom Programmierer hin zum Designer, kann die Vergleichbarkeit verbessern und bietet die Möglichkeit, das Potenzial der Rekombinationsmöglichkeiten auf einer neuen Implementierungsebene auszuschöpfen.

The present work is a contribution to the practical application of an adaptive nonlinear controller in unmanned aircraft. In this case the first time flight testing of a nonlinear adaptive controller is considered in the form of dynamic inversion with Sliding-Mode-Control trained neural networks on a sequential smartphone processor. In addition to the nonlinear controller, a Kalman filter and a path controller is used to enable an automatic trajectory following. The repeated flying of the flight path allows the comparison between a conservative, a nonlinear and a nonlinear adaptive control technique. In order to allow a comparison between the nonlinear controller with and without adaptive elements, Reference-Control-Hedging as a variation of the well known Pseudo-Control-Hedging is presented. These algorithms, running on a real-time operating system and programmed with autocode, are studied alongside their behavior in flight tests, in terms of resource consumption and delays. The used autocode-method allows a fast implementation of the algorithms directly from a digital schematic diagram, which is based on pictograms. The assumption, that this implementation technique can accelerate the speed of development in the context of controller and navigation prototype testing, is strengthen by looking at the history of implementation. The studies allow an estimate of the potential of adaptive controller-navigation structures and the necessary and available resources of modern smartphone processors. The results of the flight tests confirm the capabilities of adaptive structures, which have been predicted in simulations. The number of available algorithms and their recombination possibilities and the possibility of direct implementability from a digital schematic diagram shows: The standardization of flight experiments can improve the comparability of the results. Combined with the paradigm shift of the control engineer, from a programmer to a designer, this new implementation level can make the recombination possibilities explorable.

Vorschau

Zitieren

Zitierform:

Kufieta, Karl: Nichtlineare adaptive Regelung mit neuronalen Netzen im unbemannten Flugversuch. 2015.

Zugriffsstatistik

Gesamt:
Volltextzugriffe:
Metadatenansicht:
12 Monate:
Volltextzugriffe:
Metadatenansicht:

Details anzeigen

Rechte

Nutzung und Vervielfältigung:
Alle Rechte vorbehalten

Export