МОДЕЛЬ ДИНАМІКИ РУХУ БЕЗПІЛОТНОГО ЛІТАЛЬНОГО АПАРАТА ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАВДАНЬ КЕРУВАННЯ ТА НАВІГАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.68.20451Ключові слова:
безпілотний літальний апарат, вітрові збурення, математична модель, стійкість, автоматичне керуванняАнотація
Актуальність. Використання безпілотних літальних апаратів (БпЛА) у цивільних і військових завданнях стрімко зростає, проте їхня ефективність значно знижується під дією поривів, зсувів і турбулентності вітру. Це особливо критично для моніторингу, картографування, пошуково-рятувальних операцій чи доставки, де важливими є точність, надійність і ефективність. В таких умовах стандартні схеми керування працюють лише за слабких впливів, що обмежує функціональність і знижує безпеку застосування БпЛА. Таким чином, постає потреба у створенні адекватних математичних моделей і сучасних інформаційних технологій, здатних компенсувати негативний вплив вітру.
Постановка проблеми. Традиційні спрощені моделі польоту та стандартні регулятори забезпечують стійкість лише в умовах слабких впливів, що не задовольняє вимоги до точності й надійності. Однією з ключових передумов створення сучасних інформаційних технологій керування є побудова математичної моделі БпЛА, яка коректно враховує вплив вітру на рух апарата.
Шляхи вирішення. У статті запропоновано модель динаміки руху безпілотного літального апарата, що описує його рух у шести ступенях свободи. У ній враховано проєкції сил тяжіння, тяги та аеродинамічних сил на швидкісні, нормальні та траєкторні системи координат, а також включено вплив вітру через зв’язок між повітряною та земною швидкістю. Це створює умови для подальшої лінеаризації рівнянь, декомпозиції системи на поздовжній і бічний рух та визначення передавальних функцій, необхідних для аналізу та синтезу систем автоматичного керування.
Результати. Розроблена модель дає змогу досліджувати поздовжній і бічний збурений рух, оцінювати стійкість та якість перехідних процесів у системах керування. Вона забезпечує формалізовану основу для підключення моделей вітру, проведення випробувань різних сценаріїв та порівняння методів компенсації збурень.
Висновки. Запропонована модель є основою для розроблення інформаційних технологій керування польотом БпЛА в умовах вітрових збурень. Вона дає змогу створювати робастні та прогнозні алгоритми керування, що підвищують точність, ефективність і надійність виконання польотних завдань у складних атмосферних умовах.
Посилання
Volkov, O. Ye., & Komar, M. M. (2021). Intellektualizatsiia protsesiv pryiniattia rishen v avtonomnykh systemakh keruvannia [Intellectualization of decision-making processes in autonomous control systems]. Kibernetika i obchysliuvalna tekhnika [Cyb. and Comp. Eng.], 2(204), 49-63. https://doi.org/10.15407/kvt204.02.049
Kistner, J., Neuhaus, L., & Wildmann, N. (2024). High-resolution wind speed measurements with quadcopter uncrewed aerial systems: Calibration and verification in a wind tunnel with an active grid. Atmospheric Measurement Techniques, 17(16), 4941–4955. https://doi.org/10.5194/amt-17-4941-2024
Jones, A. R., Cetiner, O., & Smith, M. J. (2022). Physics and modeling of large flow disturbances: Discrete gust encounters for modern air vehicles. Annual Review of Fluid Mechanics, 54(1), 469-493. https://doi.org/10.1146/annurev-fluid-031621-085520
Hui, N., Guo, Y., Han, X., & Wu, B. (2024). Robust H-infinity dual cascade MPC-based attitude control study of a quadcopter UAV. Actuators, 13(10), 392. https://doi.org/10.3390/act13100392
Chen, P., Zhang, G., Li, J., Chang, Z., & Yan, Q. (2023). Path-following control of small fixed-wing UAVs under wind disturbance. Drones, 7(4), 253. https://doi.org/10.3390/drones7040253
Sadi, M. A., Jamali, A., bin Abang Kamaruddin, A. M. N., & Jun, V. Y. S. (2024). Cascade model predictive control for enhancing UAV quadcopter stability and energy efficiency in wind turbulent mangrove forest environment. e-Prime – Advances in Electrical Engineering, Electronics and Energy, 10, 100836. https://doi.org/10.1016/j.prime.2024.100836
Wang, R., & Shen, J. (2024). Disturbance observer and adaptive control for disturbance rejection of quadrotor: A survey. Actuators, 13(6), 217. https://doi.org/10.3390/act13060217
Nithya, D. S., Quaranta, G., Muscarello, V., & Liang, M. (2024). Review of wind flow modelling in urban environments to support the development of urban air mobility. Drones, 8(4), 147. https://doi.org/10.3390/drones8040147
Mendez, A. P., Whidborne, J. F., & Chen, L. (2023). Wind preview-based model predictive control of multi-rotor UAVs using LiDAR. Sensors, 23(7), 3711. https://doi.org/10.3390/s23073711
[10] Wang, Q., Wang, W., & Suzuki, S. (2024). UAV trajectory tracking under wind disturbance based on novel antidisturbance sliding mode control. Aerospace Science and Technology, 149, 109138. https://doi.org/10.1016/j.ast.2024.109138
Grillo, C., & Montano, F. (2019). Wind component estimation for UAS flying in turbulent air. Aerospace Science and Technology, 93, 105317. https://doi.org/10.1016/j.ast.2019.105317
Sharma, A., Laupre, G. F., Longobardi, P., & Skaloud, J. (2024). Synthetic wind estimation for small fixed-wing drones. Atmosphere, 15(11), 1339. https://doi.org/10.3390/atmos15111339
Ahmed, Z., & Woolsey, C. A. (2024). The invariant extended Kalman filter for wind estimation using a small fixed-wing UAV in horizontal-plane flight. AIAA Scitech 2024 Forum, 2656. https://doi.org/10.2514/6.2024-2656
Jeong, H., Suk, J., & Kim, S. (2024). Control of quadrotor UAV using variable disturbance observer-based strategy. Control Engineering Practice, 150, 105990. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2024.105990
Song, Y., Yong, K., & Wang, X. (2023). Disturbance interval observer-based robust constrained control for unmanned aerial vehicle path following. Drones, 7(2), 90. https://doi.org/10.3390/drones7020090
Stengel, R. F. (2022). Flight dynamics (2nd ed.). Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9781400866816
Beard, R. W., & McLain, T. W. (2012). Small unmanned aircraft: Theory and practice. Princeton University Press.
Vepa, R. (2023). Flight dynamics, simulation, and control: For rigid and flexible aircraft (2nd ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003266310
Stevens, B. L., Lewis, F. L., & Johnson, E. N. (2015). Aircraft control and simulation: Dynamics, controls design, and autonomous systems (3rd ed.). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119174882
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.
Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Авторські права
Автори, які публікують свої роботи в журналі:
-
зберігають за собою авторські права на свої публікації;
-
надають журналу право на перше опублікування статті;
-
погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;
-
мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.
