Estimation et validation des dérivées de stabilité et contrôle du modèle dynamique non-linéaire d’un drone à voilure fixe

• Main Author: Courchesne, Samuel
• Format: Others
• Published: École de technologie supérieure 2013
• Online Access: http://espace.etsmtl.ca/1147/1/COURCHESNE_Samuel.pdf; http://espace.etsmtl.ca/1147/2/COURCHESNE_Samuel%2Dweb.pdf

La connaissance des caractéristiques dynamiques d'un drone à voilure-fixe est nécessaire pour la conception des lois de commande de vol ainsi que pour la réalisation d’un simulateur de vol de haute qualité. Les caractéristiques de base d’un modèle de la mécanique du vol incluent les propriétés de masse, d’inertie et les principaux termes aérodynamiques. Ils répondent à un processus complexe impliquant diverses techniques d’analyse numérique et de procédés expérimentaux. Ce mémoire porte sur l’analyse des techniques d’estimation appliquées aux problèmes d’estimation des dérivées de stabilité et de contrôle à partir des données d’essais en vol fournies par un drone de recherche. Afin d'atteindre cet objectif, une méthodologie d'identification moderne (Quad-M) est utilisée pour coordonner le traitement des tâches à partir des domaines multidisciplinaires, tels que le développement du modèle mathématique, la phase expérimentale, l'estimation des paramètres et la validation du modèle. Le système à l’étude est un modèle non-linéaire à six degrés de liberté comportant un modèle aérodynamique linéaire. Les techniques du domaine temporel sont utilisées pour l'identification du drone. La première technique, la méthode à erreur d’équation, sert à déterminer la structure du modèle aérodynamique. Par la suite, les méthodes à erreur de sortie et à erreur de filtre sont utilisées pour l’estimation des coefficients aérodynamiques. Les programmes Matlab pour estimer les paramètres, obtenus par la American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA), sont utilisés et modifiés au besoin afin d’obtenir les résultats souhaités. Un effort louable dans ce cadre de recherche est consacré à la conception des expériences. Cela comprend une prise de conscience du système d'acquisition de données embarqué et la définition des manoeuvres de vol. Les essais en vol ont été réalisés dans des conditions de vol stable, lors de faible perturbation atmosphérique. Les résultats d'identification ont démontré que seule la méthode à erreur de filtre s’avère la plus efficace pour l’estimation des paramètres du drone dû à la présence de bruit de processus et de mesure. Les coefficients aérodynamiques sont validés à l’aide d’une analyse numérique de la méthode des vortex. De plus, un modèle de simulation intégrant les paramètres estimés est utilisé pour comparer le comportement des états mesurés. Finalement, une bonne correspondance entre les résultats est démontrée malgré un nombre limité de données de vol.