2018 Fiscal Year Annual Research Report
Guidance and control law for recovering aircraft fromstall condition using stochastic optimal control theory
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16H04588
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| Research Institution | Yokohama National University |
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Principal Investigator |
上野 誠也 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 教授 (60203460)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
樋口 丈浩 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 准教授 (20403652)
宮路 幸二 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (60313467)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 飛行力学 / 数値流体力学 / 失速回復制御 / 確率最適制御 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
航空機の失速後の姿勢損失(LOC-I)は重大な死傷事故につながるために、様々な面から対策をとる必要がある課題である。本研究は誘導制御の立場から、失速後の自動回復を実現する方針で研究を進めている。失速後の空力モデルには大きな不確定性があり、僅かな飛行条件の差により空気力が大幅に異なる領域である。そのために厳密なモデル化は困難であるので、本研究はパイロット訓練をベースした非モデル制御で回復制御則を構築することを目指す。しかし、構築された非モデル制御の妥当性を検証するためには、失速後の運動を模擬するシミュレータが必要であり、F-18の失速後の空力モデルを用いたLOC-Iシミュレータを開発した。このシミュレータでルールベースの非モデル制御則による回復制御のデータを取得することができた。
2018年度は二つの方針で、構築した非モデル制御則を検証する。第一の方針は、最適制御による回復制御との比較である。最適制御により損失高度を最小化する制御入力を求め、非モデル制御と比較する。最適制御による解の方が損失高度は少なくなるが、両者を比較することで、非モデル制御の改善の有無が分かる。第二の方針は、模型飛行機を用いた実験である。模型飛行機に搭載されたコントローラに非モデル制御則を組み込み、実際に失速させて損失高度を計測する。模型飛行機の厳密なモデルは把握されていないが、それでも非モデル制御の有効性が確認できる。なお、実験では模型飛行機の搭載された慣性センサで姿勢と高度損失を計測するが、上空にホバリングさせた回転翼機からの映像から、姿勢ならびに損失高度の計測も行う。これにより、上空における計測システムの有効性も確認する。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
(1)最適制御による回復制御との比較：LOC-Iシミュレータに用いた空力モデルを用いて、最適制御理論による最小損失高度問題を解いた。失速状態を初期値とし、引起して水平飛行が可能となる状態を終端条件として与え、最終高度の最大化を求めた。空力モデルが表形式で与えられているので、計算の収束精度があまりよくない結果となったために、複数の初期仮定解からの計算を行い、平均的な解を求めることで準最適解を得ることとした。一例として、非モデル制御では損失高度が1061[m]に対し、準最適解は約670[m]となった。高度損失が3割程度改善でき、そのための制御入力の相違点などを把握することができた。最適制御は与えられた初期条件に特化した制御であるため、異なる初期条件に対するロバスト性が無い。それに対してロバスト性の高い非モデル制御の妥当性を確認できた。
(2)模型飛行機を用いた実験：上空で失速させて回復制御を行う飛行を行い、失速中の姿勢や高度損失を計測した。失速後に舵面を定常飛行状態に戻す単純回復、地上操作員による目視による非モデル制御、そして搭載コントローラによる非モデル制御などを比較した。単純回復では63[m]の高度損失があったが、回復制御を行うと約10[m]に抑えられることが確認できた。また、実験中の機体の姿勢は上空でホバリングする回転翼機から計測することができ、ビデオ映像から判断すると搭載IMUより精度が高いデータを取得できた。これは搭載機器が失速中に異常な値を示す欠点があったためであるが、画像処理から姿勢と高度の計測が可能であることを実証した。
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| Strategy for Future Research Activity |
(1)誘導制御系設計手法の開発：現状のパイロット訓練をベースに設計した非モデル制御は順調な成果を挙げたので、確率最適制御による回復操作の解を求める研究を進める。具体的には不確定な空力モデルを確率密度関数が与えられたモデルとして扱い、確率密度関数を含めた評価関数を最適にする制御入力を求める。しかし、この問題を解くことは困難であり、得られる制御入力のロバスト性は保証されていない。そこで、確率密度関数は離散点で近似し、制御入力はルールベースとする。このような問題を定式化で非モデル制御と同様な制御則を設計する手法を検討する。得られた制御則はLOC-Iシミュレータによって評価する。
(2)実験結果の公表：2018年度に行った模型飛行機を用いた実験結果を投稿論文としてまとめる。非モデル制御を用いた回復制御とホバリングした回転翼機による計測システムの2件の投稿を検討している。
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