UÇAK BOYLAMASINA UÇUŞ KONTROLÜ ÜZERİNDE GÖZLEYİCİ ve YAPAY SİNİR AĞINA DAYALI ARIZA TOLERANSLI KONTROL UYGULAMASI

Otomatik uçuş kontrol sisteminin uçak üzerinde yönlendirici bir etkisi vardır. Bu noktadan bakıldığında, uçuş emniyeti ve sürekliliği göz önünde bulundurulduğunda, bu sistemde oluşabilecek algılayıcı ve eyleyici arızalarının tespiti, ayrımı ve yeniden yapılandırılması gerek seyir halinde gerekse yer operasyonlarında hayati önem arz etmektedir. Arıza toleranslı kontrol mimarisi sistemde meydana gelebilecek bazı arızalara karşı sistem çalışmasının devamlılığına olanak sağlamaktadır. Literatür çalışmalarından da görülebileceği üzere değişik sistemlerde farklı arıza toleranslı kontrol uygulamaları sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada bir uçağın boylamasına hareketinde algılayıcı arızalarının tespit, ayrım ve yeniden yapılandırılması süreci gözleyici ve yapay sinir ağları yapıları vasıtasıyla MATLAB/Simulink üzerinde modellenmiş ve simülasyonlardan başarılı sonuçlar elde edilmiştir.

OBSERVER and NEURAL NETWORK BASED FAULT TOLERANT CONTROL APPLICATION on AIRCRAFT LONGITUDINAL FLIGHT CONTROL

Automatic flight control system has a manipulation impact on aircraft. From this point of view, considering flight reliability and continuity; detection, isolation and reconfiguration of potential sensor or actuator faults in this system have a vital importance either during flight or ground operations. Fault tolerant control architecture provides continuity of the system against some potential faults. It is possible to see from literature studies that various applications of fault tolerant control are commonly used in different systems. In this work, simulations are conducted on MATLAB/Simulink for sensor fault detection, isolation and reconfiguration of an aircrafts' longitudinal movement by means of observer and neural network methods and successful results are obtained from the simulations.

___

  • [1] Chen, J. and Patton, R. J. (1999) "Robust Model-Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems", Kluwer Academic Publishers.
  • [2] Chen, J. and Patton, R. J. (eds) (1998) "Proceedings of IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes-SAFEPROSS'97", Pergamon. ISBN 0-08-0423817.
  • [3] Frank, P. M. and Ding, X. (1997) "Survey of Robust Residual Generation and Evaluation Methods in Observer-Based Fault Detection Systems", Journal of Process Control, 7(6), pp.403-424.
  • [4] Caliskan F, Aykan R and Hajiyev Ch, (2008) "Aircraft icing detection, identification and reconfigurable control based on Kalman filtering and neural networks", ASCE Journal of Aerospace, pp. 51- 60.
  • [5] Caliskan, F, Hajiyev, Ch, (2013) "A Review of In-Flight Detection and Identification of Aircraft Icing and Reconfigurable Control", Progress in Aerospace Sciences, 60, pp. 12-34.
  • [6] Castaldi, P., N. Mimmo and S. Simani (2014) NonLinear Fault Tolerant Flight Control for Generic Actuators Fault Models, 2014 American Control Conference (ACC), June 4-6, 2014, Portland, Oregon, USA.
  • [7] Kiyak, E. and Kahvecioglu, A. (2006) Uçuş Kontrol Sisteminde Gözleyici Kullanarak Arıza Tespiti, Havacılık Ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 2(4), pp.15- 22.
  • [8] Kiyak, E. and Kahvecioglu, A. (2007) Uçuş Kontrol Sisteminde Bilinmeyen Giriş Gözleyicileri Kullanarak Algılayıcı Arızası Tespiti Ve Ayrımı, Havacılık Ve Uzay Teknolojileri Dergisi, (3)2, pp.17- 23.
  • [9] Kiyak, E. (2015) Sensor Faults Diagnosis in Aircraft Lateral Flight Control Using Model Based Approaches, Journal of Aeronautics And Space Technologies, Vol. 8, No. 1, p: 39-46.
  • [10] Rosa, P., Silvestre, C., Shamma, J. S. and Athans, M. (2010) Fault Detection and Isolation of an Aircraft Using Set-Valued Observers, IFAC Proc., Vol. 43, No.15, p:398-403.
  • [11] Yazar, I., Kiyak, E. and Caliskan, F. (2017) Multiple Fault-Based FDI and Reconfiguration for Aircraft Engine Sensors, Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 89(3), DOI: 10.1108/AEAT- 04-2015-0100.R2 (in press).
  • [12] Yazar, I and Kiyak, E. (2013) FDI and Reconfiguration on Aircraft Engine by HammingNN&UIO, 2nd International Conference on Control and Fault Tolerant Systems-IEEE Systol 2013, Nice, France, 09/10/2013
  • [13] Yazar, I and Kiyak, E. (2013) Aircraft Engine Sensor Fault Detection, Isolation and Reconfiguration Using Fuzzy Logic Control Based Unknown Input Observer, 10th European Turbomachinery Conference, Lappeenranta, Finland, 15/04/2013.
  • [14] J. Ramirez-Angulo, G. Ducoudray-Acevedo, R. G. Carvajal, A. Lopez-Martin, "Low-voltage high performance voltage-mode and current-mode WTA circuits based on flipped voltage followers", IEEE Trans. Circuits and Systems, 52 (7), 2005, pp. 420-423.
  • [15] G. Hang, G. Wang, Y. Mo, X. Hu, "A Hamming Neural Network Integrated Circuit Using Neuron-MOS Transistor", IEEE Seventh International Conference on Natural Computation, 2, 2011, pp. 720 - 723.
  • [16] J. Kim, S. Lee, B. H. Cho, "Complementary Cooperation Algorithm Based on DEKF Combined With Pattern Recognition for SOC/Capacity Estimation and SOH Prediction", IEEE Transactions on Power Electronics, 27 (1), 2012, pp. 436-451.
  • [17] Z. Sen, Yapay Sinir Aglari, Su Vakfi, Istanbul, 2004.
  • [18] Fossen, T. I. (2011) Mathematical Models for Control of Aircraft and Satellites, Department of Engineering Cybernetics, Norwegian University of Science and Technology, 2nd edition.