A NEW ALTERNATIVE AIR DATA COMPUTATION METHOD BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Air Data Computer (ADC) is an important equipment of the aircraft and the performance of the ADC directly affects the safety and efficiency of the flight. The ADC uses sensors to get small amounts of original messages, such as dynamic pressure, static pressure, and total temperature and computes the air data parameters such as airspeed, pressure altitude, Mach number, static air temperature etc. that have fundamental importance for flight control systems and navigation systems. When ADC failure occurs; there is no alternative way to compute air data parameters in the aircraft. In order to overcome this problem, in this paper, an alternative air data computation method based on artificial neural networks (ANN) is presented. The data set used to train proposed neural model is obtained from the Digital Flight Data Acquisition Unit (DFDAU) of a commercial Boeing 737-400 type aircraft. Simulation results clearly show that the proposed neural method can be used as an alternative air data computation method when ADC failure. The proposed method also provides simple and high accuracy method for computation of the air data parameters instead of traditional nonlinear ADC equations.

HAVA VERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YAPAY SİNİR AĞLARINA DAYALI YENİ BİRALTERNATİF YÖNTEM

Hava Veri Bilgisayarı (HVB)uçağın en önemli ekipmanlarından birisidir ve HVB’nin performansı uçuşun güvenlik ve verimini doğrudan etkilemektedir. HVB, dinamik basınç, statik basınçve toplam sıcaklık gibi orijinal bilgileri almak amacıyla çeşitli sensörlerkullanmakta ve uçuş kontrol sistemleri ve seyrüsefer sistemleri için hayati öneme sahip olan hava hızı, basınç irtifası, Mach sayısı, statik hava sıcaklığı gibi parametreleri hesaplamaktadır.HVB’nin herhangi bir şekilde arızalanması durumunda uçakta bu parametrelerin hesaplanması için alternatif bir yöntem bulunmamaktadır. Bu problemin üstesinden gelmek amacıyla bu çalışmada, yapay sinir ağlarına dayalı alternatif bir hava verileri hesaplama yöntemi sunulmuştur. Önerilen sinir ağımodelini eğitmek için kullanılacak olan veri kümesi Boeing 737-400 tipi ticari bir uçağın Digital Flight Data Acquisition Unit’inden elde edilmiştir. Önerilen sinir ağı modelinin, HVBarızalarında alternatif bir hava veri hesaplama yöntemi olarak kullanılabileceği simülasyon sonuçlarından açıkça görülmektedir.Önerilen yöntem aynı zamanda, geleneksel HVB’da kullanılan doğrusal olmayan eşitliklerle hesaplama yöntemine kıyasla basit ve yüksek doğruluklu bir hesaplama yöntemi sunmaktadır.

___

Anderson,J.D., (2005) “Introduction to Flight”,Fifth Edition. New York: McGraw-Hill, Incorporated

Haykin,S., (1994)“Neural networks: A Comprehensive Foundation”,New York: Macmillan College Publishing Company.

Shaqura, M., Claudel, C., (2015), “A hybrid system approach to airspeed, angle of attack and sideslip estimation in unmanned aerial vehicles”, in International Conferenceon Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Colorado, USA, pp.723-732.

Rhudy, M.B., Fravolini M. L., Gu, Y., Napolitano M. R., Gururajan S., Chao H., (2015), “Aircraft model-independentairspeed estimation withoutpitot tube measurements”,IEEE Transactions on Aerospace And Electronic Systems, 51(3) , pp. 1980-1995.

Rajan,P., Kumar A., (2015) “The design and development of analog air data computer based on ARM”, International Journal of Scientific Engineering and Technology Research, 4(4), pp. 738-741.

Elias,F.R., Nathan,V.T., Wesley,P., (2011) “Alternate airspeed computation method when ADC fails”, US Patent 0184592 A1.

McCool,K., Haas,D.J., (2002)“Neural network system for estimation of aircraft flight data”, US Patent 6466888 B1.

Samlioglu,O., (2002)“A Neural Network Approach for Helicopter Airspeed Prediction”, Storming Media.

Goff,D,A,, Thomas,S.M., Jones ,R.P., Massey,C.P.,(2000) “A neural network approach to predicting airspeed in helicopters”,Neural Computing & Applications, 9, pp.73-82.

McCool,K.M., Haas,D.J., (1996) “A NN based approach to helicopter low airspeed and sideslip angle estimation”, in AIAA Flight Simulation Technologies Conference, San Diego, USA. pp. 91-101.

GOODRICH Air Data Handbook.

Brown,F.S., (2012) “Subsonic Relationships Between Pressure Altitude, Calibrated Airspeed, and Mach Number”,Technical Information Handbook. Air Force Flight Test Center EdwardsAir Force Base, California.

Erb,R., (2005) “Pitot-statics and the Standard Atmosphere”,Edwards AFB, CA: USAF Test Pilot School Pitot-Statics Textbook.

Scott,M.A., (2008)“Velocity estimate following air data system failure”,MSc., Department of the Air Force Air University, Air Force Institute of Technology, Ohio, USA.

Hongmei,L., (2001)“Air data computer and automatic test”,MSc., Northwestern Industrial University.