In this report, an adaptive flight control law based on a linear-parameter-varying (LPV) model is presented for a flight control system. The control system is designed to track an output of a vehicle to a reference signal from the guidance system, which generates a reference flight path. The proposed adaptive control law adjusts the controller gains continuously on line as flight conditions change. The obtained adaptive controller guarantees global stability over a wide flight envelope. Computer simulation involving six-degree-of-freedom nonlinear flight dynamics is applied to Japan´s automatic landing flight experimental vehicle (ALFLEX) to examine the effectiveness of the proposed adaptive flight control law.
Currently, many companies have succeeded in logistics delivery experiments utilizing drone and report it. When a drone is used commercially, long-term flight is an important performance that a drone should have. However, unlike vehicles operated on the ground, drone is a vehicle that continues to consume energy when maintaining the current altitude or moving to the destination. Therefore, the drones can fly for a long time as the capacity of the battery is large, but the batteries with large capacity are restricted by heavy weight and it acts as a limiting factor in a commercial use. To address this issue, we attempt to compare how far we can fly than forward flight based on the flight pattern with the same energy consumption condition. In this paper, the comparison of energy consumption was performed in three flight pattern, forward flight without altitude change and forward flight with altitude change, by computer simulation and it shows the increasing of flight distances when the quadrotor fly with altitude change from high altitude to low altitude.
Since 1990´s, there has been many researches for the development of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Especially, for the development of digital electronics, the technologies of UAV toward to the miniaturization low-cost, and high reliability. Therefore, recent trends for the development of UAV are focused on the development modern Flight Control System (FCS). In this paper, focusing on the FCS, the development process for Sejong Unmanned Research Vehicle -1 (SURV-1) from design to flight test is presented.
한국 최초의 위성발사체 나로호(KSLV-I)의 1차 비행시험이 2009년 8월 25일 전라남도 고흥의 나로우주센터에서 실행되었다. 다량의 연료를 싣고 장거리를 비행하는 우주발사체의 특성상 비행중의 비정상 상황에 대한 대비는 매우 중요하며, 본 논문에서는 KSLV-I 발사운영의 안전확보를 위해 진행된 비행안전 업무를 기술하였다. 비행시험 전, 비행시의 비정상 상황으로 인한 위험도 분석을 위한 비행안전 분석이 진행되어 정량적인 위험성을 평가하였으며, 발사시에는 비행안전시스템을 운영하여 위험에 대비하였다. 비행중 추적데이터를 이용한 순간낙하점 계산과 비행상황 감시는 정상적으로 운영되었으며, 비행종단시스템의 동작없이 비행시험을 완료하였다.
A steady-state/transient performance simulation model was newly developed for the propulsion system of the CRW (Canard Rotor Wing) type UAV (Unmanned Aerial Vehicle) during flight mode transition. The CRW type UAV has a new concept RPV (Remotely Piloted Vehicle) which can fly at two flight modes such as the take-off/landing and low speed forward flight mode using the rotary wing driven by engine bypass exhaust gas and the high speed forward flight mode using the stopped wing and main engine thrust. The propulsion system of the CRW type UAV consists of the main engine system and the duct system. The flight vehicle may generally select a proper type and specific engine with acceptable thrust level to meet the flight mission in the propulsion system design phase. In this study, a turbojet engine with one spool was selected by decision of the vehicle system designer, and the duct system is composed of main duct, rotor duct, master valve, rotor tip-jet nozzles, and variable area main nozzle. In order to establish the safe flight mode transition region of the propulsion system, steady-state and transient performance simulation should be needed. Using this simulation model, the optimal fuel flow schedules were obtained to keep the proper surge margin and the turbine inlet temperature limitation through steady-state and transient performance estimation. Furthermore, these analysis results will be used to the control optimization of the propulsion system, later. In the transient performance model, ICV (Inter-Component Volume) model was used. The performance analysis using the developed models was performed at various flight conditions and fuel flow schedules, and these results could set the safe flight mode transition region to satisfy the turbine inlet temperature overshoot limitation as well as the compressor surge margin. Because the engine performance simulation results without the duct system were well agreed with the engine manufacturer's data and the analysis results using a commercial program, it was confirmed that the validity of the proposed performance model was verified. However, the propulsion system performance model including the duct system will be compared with experimental measuring data, later.
In Underwater Flight Vehicle depth control system, the followings must be required. First, It needs a robust performance which can get over the nonlinear characteristics due to hull shape. Second, It needs an accurate performance which has the small overshoot phenomenon and steady state error to avoid colliding with ground surface and obstacles. Third, It needs a continuous control input to reduce the acoustic noise. Finally, It needs an effective interpolation method which can reduce the dependency of control parameters on speed. To solve these problems, we propose a Intelligence depth control method using Fuzzy Sliding Mode Controller and Neural Network Interpolator. Simulation results show the proposed control scheme has robust and accurate performance by continuous control input and has no speed dependency problem.
In Underwater Flight Vehicle depth control system, the followings must be required. First, it needs robust performance which can get over modeling error, parameter variation and disturbance. Second, it needs accurate performance which have small overshoot phenomenon and steady state error to avoid colliding with ground surface or obstacles. Third, it needs continuous control input to reduce the acoustic noise and propulsion energy consumption. Finally, it needs interpolation method which can sole the speed dependency problem of controller parameters. To solve these problems, we propose a depth control method using Fuzzy Sliding Mode Controller with feedforward control-plane bias term and Neural Network Interpolator. Simulation results show the proposed method has robust and accurate control performance by the continuous control input and has no speed dependency problem.
본 논문에서는 배터리와 전기모터 방식의 추진장치를 사용하는 소형무인항공기의 비행성능을 분석한다. 비행시험을 통해 얻은 데이터로부터 공력특성을 예측하고, 이를 활용하여 비행성능을 예측한다. 최대 항속시간을 얻을 수 있는 적정 비행속도를 제시하고, 비행속도에 따른 항속시간 및 항속거리를 예측한다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제18권3호
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pp.522-534
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2017
According to the characteristics of salvo attack for the multiple flight vehicles (MFV), the design of cooperative guidance law can be converted into the consensus problem of multi-vehicle system through the concept of multi-agent cooperative control. The flight vehicles can be divided into leader and followers depending on different functions, and the flight conditions of leader are independent of the ones of followers. The consensus problem of leader-follower multi-vehicle system is researched by graph theory, and the consensus protocol is also presented. Meanwhile, the finite time guidance law is designed for the flight vehicles via the finite time control method, and the system stability is also analyzed. Whereby, the guidance law can guarantee the line of sight (LOS) angular rates converge to zero in finite time, and hence the cooperative attack of the MFV can be realized. The effectiveness of the designed cooperative guidance method is validated through the simulation with a stationary target and a moving target, respectively.
본 논문에서는 다수 비행체의 편대 비행 시 상호 기하학적 관계 유지에 필요한 유도 법칙과 비선형 시뮬레이션 결과를 제시하였다. 편대 내의 각 비행체는 편대 Leader를 제외하고 모두 Leader와 Follower의 역할을 동시에 맡으며, Leader에 의한 명령은 모든 Follower에게 분배되고 따라서 편대를 이루는 모든 비행체들의 동시기동비행(Synchronized Flight)을 가능하게 한다. 편대 비행 유도 법칙은 가까운 미래 시각에 예상되는 기하학적 오차 그리고 Lyapunov 안정성 이론에 근거하여 도출하였고, 정찰과 감시 임무 예제에 관한 고정밀 비선형 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 유도 법칙의 성능을 검증하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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