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Controllo predittivo basato sul concetto di identificazione dei difetti con applizazione a velivoli autonomi

In questo lavoro si affronta il problema del controllo di un velivolo autonomo ad ala rotante, utilizzando tecniche di controllo adattativo ed il concetto di identificazione di difetti. Una legge di controllo, basata su tecniche ampiamente diffuse ed accettate, é presa come riferimento ed aumentata tramite due elementi adattativi. Il primo elemento identifica possibili errori di modello, misurando la differenza tra la risposta di questo e quella del sistema. Il secondo elemento approssima il difetto tra il controllo di riferimento e quello che un controllore predittivo non lineare (Nonlinear Model Predictive Control, NMPC) genererebbe, basandosi ancora una volta su una predizione.
Il metodo proposto consente prestazioni analoghe o superiori al riferimento e assicura buona robustezza ad incertezze e disturbi. La presenza del controllore di riferimento rende potenzialmente meno difficoltoso il processo di identificazione, rimuove la necessità di pre-addestrare off-line i due elementi adattativi, qui ottenuti utilizzando reti neurali feed-forward, e aumenta in generale l'affidabilitµa del controllore. L'adattamento dei due elementi introdotti µe disaccoppiato: l'uno infatti agisce unicamente a livello del modello, l'altro aumenta semplicemente la legge di controllo, considerando congelato il modello disponibile all'istante di attivazione.
La metodologia è analizzata, in termini di stabilità, prestazioni e robustezza, su un problema modello; quindi, è applicata al controllo di un modello virtuale di elicottero autonomo, mettendone in luce le principali caratteristiche.
Il procedimento non prevede la soluzione di problemi iterativi, quindi ha tempi di calcolo determinati e misurabili ed è applicabile al vero su una piattaforma hardware adeguata.

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SOMMARIO In questo lavoro si affronta il problema del controllo di un velivolo autonomo ad ala rotante, utilizzando tecniche di controllo adattativo ed il concetto di identificazione di difetti. Una legge di controllo, basata su tecniche ampiamente diffuse ed accettate, e` presa come riferimento ed aumentata tramite due elementi adattativi. Il primo elemento identifica possibili errori di modello, misurando la differenza tra la rispo- sta di questo e quella del sistema. Il secondo elemento approssima il difetto tra il controllo di riferimento e quello che un controllore predittivo non lineare (Nonlinear Model Predictive Control, NMPC) genererebbe, basandosi ancora una volta su una predizione. Il metodo proposto consente prestazioni analoghe o superiori al riferimento e assi- cura buona robustezza ad incertezze e disturbi. La presenza del controllore di riferi- mento rende potenzialmente meno difficoltoso il processo di identificazione, rimuove la necessita` di pre-addestrare off-line i due elementi adattativi, qui ottenuti utilizzando reti neurali feed-forward, e aumenta in generale l’affidabilita` del controllore. L’adat- tamento dei due elementi introdotti e` disaccoppiato: l’uno infatti agisce unicamente a livello del modello, l’altro aumenta semplicemente la legge di controllo, considerando congelato il modello disponibile all’istante di attivazione. La metodologia e` analizzata, in termini di stabilita`, prestazioni e robustezza, su un problema modello; quindi, e` applicata al controllo di un modello virtuale di elicottero autonomo, mettendone in luce le principali caratteristiche. Il procedimento non prevede la soluzione di problemi iterativi, quindi ha tempi di calcolo determinati e misurabili ed e` applicabile al vero su una piattaforma hardware adeguata.

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Roberto Nicastro Contatta »

Composta da 78 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 671 click dal 24/05/2007.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.