[PDF] Identification des coefficients aérodynamiques et commande de vol





Previous PDF Next PDF



Factorisation de polynômes de degré 3

Première méthode : identification des coefficients. Cette méthode utilise le théorème suivant : Théorème (admis). Deux polynômes sont égaux si et seulement 



1 Objectifs 2 Rappels de cours 3 Exemples

Fiche méthode : méthode par identification des coefficients. F. Demoulin. 1 Objectifs. Cette méthode est utilisée pour factoriser un polynôme ou pour 



Identification des coefficients aérodynamiques et commande de vol

Toutefois cette méthode demande un effort de conception important. Un des principaux défis de la commande de vol moderne est de se dégager de ces contraintes 



POLYNOMES

I.4.1 Méthode 1 : Identification des coefficients . Si une fonction polynôme P à coefficients réels de degré n a une racine réelle x0 alors on peut.



Identification des systèmes

Table 2.6 Coefficients d'un PID réglé par les méthodes de Ziegler-Nichols et Chien-Hrones-Reswick : essai indiciel et méthode du pompage. Méthode de pompage.



Identification des coefficients aérodynamiques dun projectile

01?/09?/2017 On propose dans ce papier une méthode d'identification des ... an identification method of the aerodynamic coefficients of spin-stabilized.



Les méthodes de lidentification

Cette matrice peut être utile à d'autres fins. Par exemple un programme pour calculer une matrice de coefficients de ressemblance permet d'appliquer les 



Identification des coefficients aérodynamiques dun projectile à partir

24?/04?/2012 4 Identification des coefficients aérodynamiques à partir de données issues d'un vol. 77. 4.1 Formulation de la méthode d'identification .



Identification des coefficients déchanges thermiques de surface en

Méthodes inverses et thermique du bâtiment : reduction et identification de modèle. Distribution de l'énergie solaire. 5% ultraviolets (300 – 400nm).



Mise en place dune méthodologie pour lidentification de modèles d

29?/03?/2018 En revanche ces deux méthodes requièrent l'estimation de paramètres et de coefficients inconnus. Cette opération d'identification est une.



[PDF] 1 Objectifs 2 Rappels de cours 3 Exemples

Fiche méthode : méthode par identification des coefficients Cette méthode est utilisée pour factoriser un polynôme ou pour décomposer en éléments 



[PDF] Fiche Méthode 7 : Identification de coefficients 1 Pourquoi

Fiche Méthode 7 : Identification de coefficients 1 Pourquoi ? Dans les différents sujets on rencontre parfois des questions nécessitant d'identifier des 



[PDF] Les méthodes de lidentification - Numdam

Comme exemple de ces méthodes nous avons : - i les programmes de comparaison à l'aide de coefficients de ressemblance ou à l'aide de mesures de distance



[PDF] POLYNOMES - Nathalie Daval - Free

I 4 1 Méthode 1 : Identification des coefficients On considère le polynôme f défini par : f(x)=3x4 ? x3 + x2 + 11x + 6 Une solution évidente est x0 = ?1



[PDF] Identification des Systèmes

Méthodologie de l'identification fixe une structure du modèle comportant des coefficients inconnus CLASSIFICATION DES METHODES D'IDENTIFICATION



Factorisation en utilisant la méthode par identification des coefficients

La méthode de factorisation par identification est la méthode des paresseux et des cancres de ceux qui n'ont rien retenus ou de ceux qui ne le veulent pas 



[PDF] Factorisation des polynômes - E-repetiteur

Pour factoriser un polynôme on peut utiliser la méthode d'Horner ou la méthode de la division euclidienne ou la méthode d'identification des coefficients



[PDF] Fonctions polynômes - Éditions Ellipses

Savoir déterminer le degré et le coefficient dominant d'un polynôme justifie la méthode d'identification des coefficients présentée ci-dessous



Factorisation dun polynôme par identification - Mathforu

Cette fiche de maths pour les élèves de première explique la méthode de factorisation d'un polynôme par identification Développement identification et 

  • Comment identifier les coefficients ?

    On identifie les coefficients des termes de même degré qui doivent être égaux. On obtient alors un système à quatre équations (une pour chaque coefficient). On a, pour tout réel x, P\\left(x\\right)=ax^3+\\left(b-a\\right)x^2+\\left(c-b\\right)x -c.

  • Comment faire la méthode d'identification ?

    Le principe de cette méthode est assez simple. On commence par une description, plus ou moins complète9 de l'objet inconnu et on calcule une mesure de ressemblance ou de distance quelconque entre l'objet et un ensemble de taxa.

  • Quelles sont les méthodes d'identification ?

    l'analyse par arbre de panne. l'analyse par arbre d'événements. la représentation des résultats par l'approche nœud papillon.
  • Relation entre coefficient et racines :
    pour un polynôme quelconque : aX² + bx + c de racines ?1 et ?2 on en déduit donc les relations suivantes : S = -b/a et P = c/a .
Identification des coefficients aérodynamiques et commande de vol

Titre:

Title:Identiification des coeiÌifiÌicients aérodynamiques et commande de vol non-linéaire

Auteurs:

Authors:Annie Girard

Date:2007

Type:Rapport / Report

Référence:

Citation:Girard, A. (2007). Identiification des coeiÌifiÌicients aérodynamiques et commande de

vol non-linéaire (Rapport technique n° EPM-RT-2007-02). https://publications.polymtl.ca/3158/

Document en libre accès dans PolyPublie

Open Access document in PolyPublie

URL de PolyPublie:

PolyPublie URL:https://publications.polymtl.ca/3158/ Version:Version oiÌifiÌicielle de l'éditeur / Published version

Conditions d'utilisation:

Terms of Use:Tous droits réservés / All rights reserved Document publié chez l'éditeur oiÌifiÌiciel Document issued by the oiÌifiÌicial publisher

Institution:École Polytechnique de Montréal

Numéro de rapport:

Report number:EPM-RT-2007-02

URL oiÌifiÌiciel:

OiÌifiÌicial URL:

Mention légale:

Legal notice:

Ce ifichier a été téléchargé à partir de PolyPublie, le dépôt institutionnel de Polytechnique Montréal

This ifile has been downloaded from PolyPublie, the institutional repository of Polytechnique Montréal

https://publications.polymtl.ca

à30±57± ooPfo t

t t t t

121f/,1eN,5àt

t t

NQQHtôLUDUGtt

ifipSDUWHPHQWtGHtôpQLHtpOHFWULTXHt eFROHt3RO\WHFKQLTXHtGHt0RQWUpDOt t t t -XLQt ooPt t t t t t t

à03f57f ooPfo t

t t t t t t t t t t t t t t t t

NQQLHtôLUDUGt

ifipSDUWHPHQWtGHtôpQLHtpOHFWULTXH"t eFROHt3RO\WHFKQLTXHtGHt0RQWUpDOt t t t t t t t t -XLQt ooPtt t t t t t t

NQQLHtôLUDUGt

7RXVtGURLWVtUpVHUYpV

tifipS{WtOpJDOtVttMLEOLRWKqTXHtQDWLRQDOHtGXt4XpEHFét ooPtMLEOLRWKqTXHtQDWLRQDOHtGXtgDQDGDét ooP

t t t

à30f57f ooPfo t

SDUtVtNQQLHtôLUDUGt

ifipSDUWHPHQWtGHtJpQLHtpOHFWULTXHntt eFROHt3RO\WHFKQLTXHtGHt0RQWUpDOt t t ytRXtSDUt

ODHQWUHPLVHtGHtODtMLEOLRWKqTXHtVt

t eFROHt3RO\WHFKQLTXHtGHt0RQWUpDOt

0RQWUpDOta4XpEHFyt

gDQDGDtqlgtlNPt t

7pOpSKRQHtVtt t t aèmbytlbofbUbdt

7pOpFRSLHtVttt t t aèmbytlbofbo dt

gRXUULHUtpOHFWURQLTXHtVt tELEOLRnVIGISRO\PWOnFD t t t t t t t t t t t t t t t t t t t tt t

3UL[tVt ènooAtaVXMHWtjtFKDQJHPHQWtVDQVtSUpDYLVyt

t t ii R oESUMoE La commande de vol classique consiste ca discroetiser lifienveloppe de vol, en y choi- sissant un ensemble de points de fonctionnement, et ca concevoir des contr^oleurs linoeaires locaux pour chacun de ces points. Toutefois cette moethode demande un eaort de conception important. Un des principaux doeys de la commande de vol moderne est de se doegager de ces contraintes gr^ace ca la conception de lois de commande non linoeaires et/ou adapta- tives basoees sur des modceles non linoeaires difiavion. Lifiobjectif de ce moemoire est de doevelopper une commande de vol non linoeaire, per- mettant de contr^oler un aoeronef en angle difiattaquea, en angle de doerapageyet en angle de roulisC. La premicere phase de cette recherche consiste ca identiyer les coeRcients aoerodyna- miques de lifiavion de manicere proecise. Pour cela, une structure innovante ca base de roeseaux de neurones est doeveloppoee. Celle-ci atteint les performancesde proecision doesiroee tout en oetant de taille restreinte. Elle proesente lifiavantagede pouvoir ^etre facilement oetendue par un apprentissage en ligne, caractoeristique qui lui permettra difi^etre utilisoee dans le futur par une commande de vol reconygurable. En deuxiceme phase, une loi de commande par inversion dynamique dont les paramce- tres sont donnoes par le module difiidentiycation proecoedent est doeveloppoee. Lifiidentiy- cation proecise des coeRcients aoerodynamiques permet de restreindre les erreurs de modoelisation et lifiutilisation difiune dynamique doesiroee de type proportionnel q intoegral permet alors difiassurer une certaine robustesse au contr^oleur. Lifioetude se termine sur lifiutilisation difiune boucle de commande proedictive, appliquoee au systceme linoearisoe par retour de sortie, qui permet difianticiper les changements de iii trajectoires et de limiter les eaorts sur la commande. La robustesse de ce contr^ole nifiest cependant pas traitoee et reste maticere ca recherche future. Une application auFighting FalconF-16 est faite par simulation sous MatLab et Simulink. Contrairement ca la majoritoe des travaux publioes qui se basent sur des modceles aoerodynamiques linoeaires, le modcele aoerodynamique utilisoe est directe- ment celui oelaboroe par la NASA suite ca des essais en souéerie àNguyen et al,

1979, et est hautement non linoeaire. Le module difiidentiycation, doeveloppoe sur

lifiensemble de lifienveloppe de vol du F-16, comprend un nombre de roeseaux de neurones suRsemment restreint pour ^etre imploementoe sur un processeur neuronal existant et roealise bien les objectifs de proecision. La commande de vol par inver- sion dynamique est ensuite testoee sur une trajectoire donnoee, en premier lieu avec un modcele aoerodynamique parfait puis avec un modcele aoerodynamique \roeeliÌifiÌi du F-16. Les performances sur cette trajectoire conyrment que les objectifs de suivi de trajectoire sont atteints et est un premier point positif pour la doemonstration de la robustesse de cette loi de contr^ole. Les objectifs de ce projet ont oetoe atteints : un systceme de commande difiattitude non linoeaire, qui nifia pas recours au doecouplage des mouvements longitudinaux et latoeraux et qui obvie au \gain schedulingiÌifiÌi, a oetoe doeveloppoe. iv

ABSTRACT

Classical pight control is achieved with linear controllers that are scheduled over the entire pight envelope. This approach, although quite straightforward, is tedious and may not be adequate for pying operations at a distance from the linearised region. Thus modern pight control aims at developing non linear and/or adaptive control laws, based on non linear plant models, which are valid over the entire pight envelope. The objective of this theses is to develop such a control law, is order to command the aircraftifis angle of attacka, sideslip angleyand roll angleC. In the yrst place, the aircraftifis aerodynamic coeRcients are identiyed with precision over the entire pight envelope. To do so, a novel architecture based on neural networks is developed. It achieves the desired performances, and is of a reasonable size with regards to the number of neural networks it contains. This architecture can be easily extended to the on line identiycation needed for reconygurable pight control. In the second place, a dynamic inversion control law, the parameters of which are issued by the neural identiycation module, is developed. The use of precise aerodynamic coeRcient estimates enables limited model errors, and provides an improved robustness of the control law when the desired dynamics is generated by a proportionelqintegrator feedback. The research ends on an extension of this control law by a predictive command. This command, based on the feedback linearised model of the plant, anticipates changes in the reference trajactory and limits the control eaort. However the robustness of this control law was not part of this research and remains to be studied. v The theoretical results are applied to theFighting FalconF-16 through simulation on a MatLab and Simulink platform. The neural identiycation module contains a limited number of networks, and achieves the desired precision performance. The dynamic inversion command is then tested on both a perfect model and a \reeliÌifiÌi model of the plant. In both cases the results conyrm that the reference was correctly tracked. This is a positive premise for the robustness of this control law. vi

TABLE DES MATI

cERES D oEDICACE: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :iv REMERCIEMENTS: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :v R oESUMoE: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :vi ABSTRACT: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :viii

TABLE DES MATI

cERES: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :x LISTE DES TABLEAUX: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :xiv LISTE DES FIGURES: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :xvi LISTE DES NOTATIONS ET DES SYMBOLES: : : : : : : : : : : : : : :xx LISTE DES ANNEXES: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :xxiii INTRODUCTION: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :1

CHAPITRE 1 PR

oESENTATION DU SYSTcEME: : : : : : : : : : : : :8

1.1 Modcele mathoematique de lifiavion . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

1.1.1 Repceres de roefoerence pour la dynamique du vol . . . . . . . 9

1.1.2 oEquations newtoniennes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.1.3

oEquations du modcele aoerodynamique . . . . . . . . . . . . 121.1.3.1 Modoelisation linoeaire . . . . . . . . . . . . . . . . 121.1.3.2 Modoelisation non linoeaire . . . . . . . . . . . . . 13

1.2 Proesentation duFighting FalconF-16 . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.2.1 Un peu difihistoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.2.2 Le modcele aoerodynamique du F-16 . . . . . . . . . . . . . 15

vii

1.3 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

CHAPITRE 2 INTRODUCTION AUX R

oESEAUX DE NEURONES: : :19

2.1 Le neurone artiyciel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

2.2 Perceptron multicouches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

2.3 Apprentissage des roeseaux de neurones . . . . . . . . . . . . . . . 23

2.3.1 Lifialgorithme de roetropropagation . . . . . . . . . . . . . . 24

2.3.2 Amoeliorations de lifialgorithme de roetropropagation . . . . . 27

2.3.3 Lifialgorithme de Levenberg-Marquardt . . . . . . . . . . . 28

2.4 Optimisation de lifiapprentissage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

2.4.1 Donnoees difientra^fnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.4.2 La validation croisoee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

2.4.3 Lifiarr^et proematuroe de lifiapprentissage . . . . . . . . . . . . 31

CHAPITRE 3 IDENTIFICATION DU MOD

cELE AoERODYNAMIQUE:33

3.1 Identiycation hors ligne et en ligne . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3.2 Les roeseaux de neurones appliquoes ca lifiidentiycation hors ligne . . . 35

3.3 Extension vers un entra^fnement en ligne . . . . . . . . . . . . . . 40

3.3.1 Les hypercubes de De Weerdt à2005, . . . . . . . . . . . . 42

3.3.2 Analyse critique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

3.3.3 Conclusion de lifianalyse de la moethode des hypercubes . . . 59

3.4 Une architecture novatrice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

3.4.1 Partitionnement en roegions . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

3.4.2 Architecture difiune roegion . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

3.4.3 Soelection des roegions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

3.4.4 Changement de roegion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

3.4.5 Une approche pour lifiapprentissage en ligne . . . . . . . . . 69

3.4.6 Conclusion sur lifiarchitecture doeveloppoee . . . . . . . . . . 71

3.5 Application au F-16 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

viii

3.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

CHAPITRE 4 CONCEPTION DU CONTR

^OLEUR: : : : : : : : : : :86

4.1 Qualitoes de manUuvrabilitoe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

4.1.1 Qualitoes de manUuvrabilitoe longitudinales . . . . . . . . . 89

4.1.2 Qualitoes de manUuvrabilitoe latoerales . . . . . . . . . . . . 91

4.2 Commande de vol par inversion dynamique . . . . . . . . . . . . . 95

4.2.1 Introduction ca lifiinversion dynamique . . . . . . . . . . . . 95

4.2.2 Soeparation temporelle de la dynamique . . . . . . . . . . . 96

4.2.3 Dynamique doesiroee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

4.2.4 Lifiinversion de la commande . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

4.2.5 Un systceme aRne par rapport ca la commande . . . . . . . 102

4.2.6 La commande en vitesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104

4.2.7 Etude difiun modcele longitudinal simpliyoe . . . . . . . . . . 105

4.2.8 Application au modcele ca 6 degroes de libertoe . . . . . . . . . 115

4.2.9 Conclusion sur lifiinversion dynamique . . . . . . . . . . . . 124

4.3 Allocation du contr^ole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

4.3.1 Contraintes en temps discret . . . . . . . . . . . . . . . . 125

4.3.2 Allocation statique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

4.3.3 Allocation dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128

4.3.4 Conclusion sur lifiallocation du contr^ole . . . . . . . . . . . 130

4.4 Les contraintes sur les oetats et la commande proedictive . . . . . . . 131

4.5 Une approche pour la robustesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132

4.6 Conclusion sur la commande de vol . . . . . . . . . . . . . . . . . 133

CHAPITRE 5 R

oESULTATS DE LA SIMULATION NON LINoEAIRE: :136

5.1 Simulation en boucle ouverte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136

5.1.1 ManUuvre : vol ca ailes horizontales . . . . . . . . . . . . . 136

5.1.2 ManUuvre : virage coordonnoe ca

_h= 0:5b:s1. . . . . . . 140 ix

5.2 Application de la structure du contr^oleur au F-16 . . . . . . . . . 143

5.2.1 La commande en vitesse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143

5.2.2 Lifiallocation du contr^ole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146

5.2.3 Choix des gains des dynamiques doesiroees . . . . . . . . . . 150

5.3 Simulations en boucle fermoee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152

5.3.1 Cas difiun modcele parfait . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152

5.3.2 Cas difiun modcele \roeeliÌifiÌi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155

5.4 Une approche succinte ca la commande proedictive . . . . . . . . . . 158

5.4.1 Inpuence des diaoerents paramcetres . . . . . . . . . . . . . 158

5.4.2 Simulation - suivi de trajectoire . . . . . . . . . . . . . . . 162

5.5 Conclusion sur la simulation non linoeaire . . . . . . . . . . . . . . 165

CHAPITRE 6 VERS DES TRAVAUX FUTURS: : : : : : : : : : : : :168 CONCLUSION: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :178 R oEFoERENCES: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :180 ANNEXES: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :186 x

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1.1 Doeynition de lifienveloppe de vol . . . . . . . . . . . . . . . 17 Tableau 2.1 Algorithme de roetropropagation . . . . . . . . . . . . . . . 26quotesdbs_dbs33.pdfusesText_39
[PDF] quel est mon type de mémoire

[PDF] type de mémoire humaine

[PDF] test type de mémoire visuelle auditive kinesthésique

[PDF] test de mémoire gratuit

[PDF] test type de mémoire collège

[PDF] nombre d'oxydation de l'oxygène

[PDF] prix d'achat prix de revient

[PDF] formule prix d'achat

[PDF] equation tangente cercle passant point

[PDF] calculer le centre du cercle circonscrit d'un triangle

[PDF] division décimale cm2 exercices

[PDF] division décimale cm2

[PDF] division avec diviseur décimal

[PDF] determiner la nature d'une serie

[PDF] placenta