Buradasınız

BİR UÇAĞIN İRTİFA KONTROLÜNDE KLASİK VE BULANIK PD DENETLEYİCİ PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
Maintaining desired filght conditions in flight envelope for a long period is the primary control problem in aircraft flight control. Due to internal and external disturbances, dynamic behaviour of aircraft may change in a short period of time. Thus a control system designed for a flight condition, may not provide the desired stability and performance characteristics in case of deviation from the equilibrium point. There are numerous studies regarding flight control in the literature. Most of the applications about the design of fuzzy flight control are in simulation level. In this study, the design of classical and fuzzy PD controller for the altitude control system is analyzed and the results are compared for a very large ,four-engine passenger jet aircraft.
Abstract (Original Language): 
Uçağın uçuş zarfı içinde istenen bir uçuş durumunda uzun bir süre tutulması başlıca kontrol problemidir. İç ve dış ortam uyarılarından kaynaklanan bozucu etkilerden dolayı, uçağın dinamik durumu kısa bir süre içinde değişebilir. Dolayısıyla herhangi bir uçuş durumu için tasarlanmış bir kontrol sistemi (klasik kontrol sistemleri), bu denge durumundan sapma halinde istenen kararlılık ve performans özelliklerini vermeyebilir. Literatürde uçuş kontrol sistem tasarımında farklı kontrol uygulamalarının kullanıldığı görülmektedir. Bu kontrol uygulamalarından olan bulanık uçuş kontrol sistem tasarımı konusunda yapılan çalışmaların büyük çoğunluğu ise simülasyon seviyesindedir. Bu çalışmada uçuş kontrol sisteminde önemli bir yer tutan irtifa kontrolünün klasik PD denetleyici ve bulanık PD denetleyici kullanılarak tasarımı incelenmiş ve geniş gövdeli, dört motorlu jet yolcu uçağına ait elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır.
9
20

REFERENCES

References: 

[1] KAHVECİOĞLU, A., Uçuş Kontrol Sistem
Tasarımında Katlı- Model Yaklaşımı ve
3. uçuş durumu
e
0 20 40 60 80 100 120
-200
-100
0
100
200
300
400
500
t
Şekil 14. Hatanın zamana göre değişimi
t
0 20 40 60 80 100 120
1.17
1.18
1.19
1.2
1.21
1.22
1.23
1.24
1.25
x 104
h
3. uçuş durumu
Şekil 16. İrtifanın zamana göre değişimi
3. uçuş durumu
0 20 40 60 80 100 120
-20
0
20
40
60
80
100
t
Şekil 17. İrtifa hızının zamana göre değişimi
Şekil 15. İrtifa dümeni açısının zamana göre değişimi
0 20 40 60 80 100 120
-0.1
-0.08
-0.06
-0.04
-0.02
0
0.02
0.04
t
3. uçuş durumu
δEc
Bir Uçağın İrtifa Kontrolünde Klasik ve Bulanık PD Denetleyici Performanslarının Karşılaştırılması
KAHVECİOĞLU, PARLAKTUNA, KORUL, IŞIK
19
Genetik Algoritma Tekniğinin Uygulanması,
Doktora Tezi, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir
2000.
[2] VERBRUGGEN, H.B., ZIMMERMAN, H.J.,
BABUSKA, R., Fuzzy Algorithms for Control,
Kluwer Academic Publishers, U.S.A.,1999.
[3] ASTRÖM, K. J., WITTENMARK, B.,
Adaptive Control, Lund Institute of
Technology, Addison Wesley Publishing
Company, 1989.
[4] http://www.nasa.gov/centers/dryden/pdf/87785
main_H-618.pdf
[5] ENNS, D.F., Robustness of Dynamic Inversion
vs. Mu Synthesis: Lateral-Directional Flight
Control Example, Proceedings of the AIAA
Conference on Guidance, Navigation, and
Control, Portland, Oregon, August 1990.
[6] HAYES. J. R., KUREEMU and BATES, D.G.,
2002. “LFT-Based Uncertainty Modelling and
mu-analysis of the HIRM+RIDE Flight Control
Law”, Proc. of the IEEE International
Symposium on Computer Aided Control
Systems Design (CACSD’02), Glasgow,
pp242-247.
[7] http://www.control.eng.cam.ac.uk/gp202/invse
ss/sess99.out.html
[8] NICHOLS, R.A., REICHERT, R.T., RUGH,
W.J., Gain Scheduling for H-Infinity
Controllers: A Flight Control Example, IEEE
Transactions on Control Systems Technology,
1 (2) (1993):69—79
[9] http://www.op.dlr.de/FF-DR-ER/research
/flight /flight.html
[10] http://www.dcsc.tudelft.nl/Research/Current/
project_mo_rb.html
[11] http://www.kbs.twi.tudelft.nl/Publications/Rep
ort/ 2004-Liang-DKS04-04.html
[12] http://www.ndengineering.com/otherprojects.ht
ml
[13]MAGNI, J. F., Multimodel eigenstructure
assignment in flight control design, Elseiver
Science,Vol 3-Num 3,April, pp. 141-151,
1999.
[14]ACKERMANN, J., Multi-Model Approaches
to Robust Control System Design, Lecture
Notes in Control and Information Science, Vol
70 Springer Verlag , Berlin,1985.
[15] http://www2.ing,unipi.it/~dia/research/flight.
htm
[16]KIYAK, E., Bulanık Mantık ve Uçuş Kontrol
Uygulamaları, Yüksek Lisans Tezi, Anadolu
Üniversitesi, Eskişehir 2003.
[17]ROTTON, S. K., BREHM, T., SANDHU, G.
S., Analysis and Design of a Proportional
Fuzzy Logic Controller, Department of
Electrical Engineering Wright State University,
Dayton, Ohio.
[18]CORDON, O., GAMIDE, F., HERRERA, F.,
MAGDELEN, H.L., Ten Years of Genetic
Fuzzy Systems Current Framework and New
trends, Fuzzy Sets and Systems, Vol 141-Num
1, January, pp 5-31, 2004.
[19]SANCHEZ, E., SHIBATA, T., ZADEH, L.A.,
Genetic Algorithms and Fuzzy Logic Systems,
Soft Computing Perspectives, World Scientific
Publishing Co. Pte. Ltd., Singapore, 1997.
[20]LIVCHITZ, M., ABERSHITZ, A., SOUDAK,
U., Development of an automated fuzzy-logicbased
expert system for an unmanned landing,
Fuzzy Sets and Systems Vol 93-Iss 2, January
16,pp 145-159, 1998.
[21] http://researchnews.osu.edu/archive/fuzzy.htm
[22] ŞEN, Z., Bulanık (Fuzzy) Mantık ve
Modelleme İlkeleri, Bilge Sanat Yapım
Yayınları, İstanbul 2001.
[23]TOPUZ, V., Bulanık Genetik Proses Kontrolü,
Doktora Tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul
2002.
[24]YÜKSEL, İ., Otomatik kontrol, Uludağ
üniversitesi Güçlendirme Vakfı yayını, No 47,
2001.
[25]BİR, A., Otomatik Kontrol Sistemleri, Literatür
Yayıncılık, İstanbul 1999.
[26]McLEAN, D., Automatic Flight Control
Systems. Prentice Hall International (UK) Ltd,
1990.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com