Управление самолетом по тангажу с помощью параметрической идентификации и ПИД-оптимизации


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложена комплексная методология проектирования системы управления углом тангажа самолета, сочетающая математическое моделирование, идентификацию аэродинамических параметров и оптимизацию регуляторов. Проведено сравнительное исследование точности методов Эйлера и Рунге - Кутты 4-го порядка при численном интегрировании уравнений короткопериодического движения для задач идентификации. Установлено, что метод Рунге - Кутты обеспечивает повышенную точность оценки аэродинамических коэффициентов силы, а метод Эйлера предпочтителен для анализа моментов, что определяет критерии выбора алгоритмов при генерации данных. Автоматизированная настройка ПИД-регулятора в Simulink позволила достичь рекордных динамических характеристик системы без учета рулевого привода: время нарастания - 0,0709 с, перерегулирование - 11,6 %, что на 20-30 % превосходит результаты известных аналогов. Разработанный подход демонстрирует возможность замены трудоемких натурных экспериментов цифровыми моделями с сохранением точности, сокращая сроки проектирования. Результаты подтверждают, что интеграция численного моделирования, параметрической идентификации и оптимизации формирует новый стандарт для предварительных исследований в сфере авиационной техники, соответствующий тенденциям цифровизации аэрокосмической отрасли.

Об авторах

Лин Аунг Сан

Центр высшего образования Академии вооруженных сил

Автор, ответственный за переписку.
Email: sunlinaung91788@gmail.com
ORCID iD: 0009-0002-2475-2875

магистрант

Пьин Оо Лвин, Мьянма

Список литературы

  1. Efremov AV, Zakharchenko VF, Ovcharenko VN, Sukhanov VL. Flight dynamics: Textbook for students of higher educational institutions; edited by G.S. Byushgens. Moscow: Mechanical Engineering, 2017. (In Russ.) ISBN 978-5-9500368-0-4
  2. Byushgens GS. Aerodynamics, stability and controllability of supersonic aircraft. Moscow: Nauka Publ.; 1998. (In Russ.) ISBN 5-02-015111-4
  3. Du P, Zhao Qi, Wu X, Zhang L. Aerodynamic characteristics analysis of the transitional state of foldable-wing UAVs. Journal of Physics: Conference Series. 2025;2977:012035. http://doi.org/10.1088/1742-6596/2977/1/012035 EDN: AZXORD
  4. Averina TA, Rybakov KA. A modification of numerical methods for stochastic differential equations with first integrals. Numerical Analysis and Applications. 2019;12(3):203-218. http://doi.org/10.1134/S199542391 9030017 EDN: JRMYIX
  5. Grauer J. An interactive MATLAB program for fitting transfer functions to frequency responses. AIAA Scitech 2021 Forum, Conference Proceedings; 2021 Jan 11-15 and 19-21; Virtual Event. 2021. http://doi.org/10.2514/6.2021-1426
  6. Ashraf FF, Ali I. Feasibility analysis of numerical integration techniques in onboard flight control computer for impact point prediction. Proceedings of 19th International Bhurban Conference on Applied Sciences and Technology (IBCAST); 2022 Aug 16-20; Islamabad, Pakistan. IEEE; 2022:419-425. http://doi.org/10.1109/IBCAST54850.2022.9990191
  7. Zhang M, Yao Y. Aircraft motion model based on numerical integration. Asian Simulation Conference. AsiaSim 2017. Communications in Computer and Information Science. 2017; Singapore: Springer Publ.; 2017:751;518-528. http://doi.org/10.1007/978-981-10-6463-0_44
  8. Korsun ON, Om MH. The practical rules for aircraft parameters identification based on flight test. Metascience in Aerospace. 2024;1(1):53-65. http://doi.org/10.3934/mina.2024003
  9. Zolotukhin YuN, Kotov KYu, Svitova AM, Semenyuk ED, Sobolev MA. Identification of the dynamics of a moving object with the use of neural networks. Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. 2018;54(6):617-622. http://doi.org/10.15372/AUT201806010 EDN: YQZELR
  10. Dipa SN, Sudha G. Longitudinal control of aircraft dynamics based on optimization of proportional-integral-derivative controller parameters. Thermophysics and Aeromechanics. 2016;23(2):193-202. (In Russ.) EDN: VZAWPB
  11. Ilyukhin SN, Toporkov AG, Koryanov VV, Ayupov RE, Pavlov NG. Actual aspects of control system development for advanced unmanned aerial vehicles. Engineering Journal: Science and Innovation. 2015;(9):12. (In Russ.) http://doi.org/10.18698/2308-6033-2015-9-1450 EDN: VCFBKP
  12. Vostrikov AS, Frantsuzova GA. Synthesis of PID controllers for nonlinear nonstationary objects. Avtometriya. 2015;51(5):53-60. (In Russ.) EDN: UYCHUL
  13. Ghoreyshi M, Bergeron K, Jirásek A, Seidel J, Lofthouse AJ, Cummings RM. Computational aerodynamic modeling for flight dynamics simulation of ram-air parachutes. Aerospace Science and Technology. 2016;54:286-301. http://doi.org/10.1016/J.AST.2016.04.024
  14. Abadeev EM, Piskunova OI, Tretyakov AV. Method of adaptive control for longitudinal motion of a small-size aircraft with limitation of the integral component signal. Trudy MAI. 2022;(124):18. (In Russ.) http://doi.org/10.34759/trd-2022-124-18 EDN: FPXHWA
  15. Eremin YeL. Adaptive system algorithms for an object with saturation and control delay. Computer Science and Management Systems. 2017;2(52):109-118. (In Russ.) http://doi.org/10.22250/isu.2017.52.109-118 EDN: YPDXPJ
  16. Sablina GV, Markova VA. Setting of parameters of the PID-controller in a system with a second-order object with a delay. Avtometriya. 2022;58(4):110-117. (In Russ.) http://doi.org/10.15372/AUT20220411 EDN: RIZPWY
  17. Ignatkin YuM, Makeev PV, Shomov AI. Computational modeling of applied tasks of helicopter aerodynamics based on non-linear vortical model of a rotor. Trudy MAI. 2016;(87):4. (In Russ.) EDN: WDJTZB
  18. Lukyanov VV, Alekseev AN, Zemlyany ES, Chekanov KA. Airplane director control algorithm in landing mode. Engineering Journal: Science and Innovation. 2020;11(107). (In Russ.) http://doi.org/10.18698/2308-6033-2020-11-2032
  19. Demin IO, Sablina GV. Research of methods for setting parameters of the PID controller. Automatics & Software Enginery. 2020;1(31):174-181. (In Russ.) EDN: CJCQFM

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).