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Tesi etd-02132012-100148


Thesis type
Tesi di laurea specialistica
Author
PACINI, MATTEO
URN
etd-02132012-100148
Title
Progetto di controllori di volo mediante l'uso delle Guardian Maps.
Struttura
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA AEROSPAZIALE
Supervisors
relatore Mengali, Giovanni
Parole chiave
  • scheduling
  • qualità di volo
  • algoritmi genetici
  • ottimizzazione
  • guardian maps
Data inizio appello
06/03/2012;
Consultabilità
Completa
Riassunto analitico
Questo lavoro di tesi utilizza il metodo delle Guardian Maps per trattare la stabilità robusta di famiglie di sistemi lineari dipendenti da parametri.
Si tratta di una tecnica di sintesi che affronta il problema in due passi successivi. Il primo consiste nel tradurre i requisiti richiesti da un dato sistema dinamico in vincoli sulla posizione dei poli in ciclo chiuso; il secondo consente di selezionare i guadagni del controllore affinché questi requisiti siano soddisfatti. La metodologia si basa sull’utilizzo di polinomi reali a coefficienti reali, costruiti con particolari tecniche, a partire dalla matrice di stato del sistema.
La procedura illustrata permette anche di ottenere uno scheduling del controllore secondo un parametro, estendendo le prestazioni determinate in un certo punto di progetto ad un opportuno intervallo, il quale viene determinato sfruttando ancora le Maps.
Gli algoritmi descritti nella prima parte del lavoro ed implementati in Matlab, sono corredati da semplici esempi e da applicazioni tratte dalla dinamica del volo, con riferimento a due velivoli per i quali vengono descritti dettagliatamente i modelli utilizzati.
Partendo dalla configurazione “base”, determinata tramite l’uso delle Guardian Maps, nella seconda parte della tesi si propone un procedimento che mira ad ottimizzarla, minimizzando una funzione obiettivo scalare legata all’energia dei comandi richiesta per soddisfare i requisiti di progetto. Sono impostati e confrontati diversi metodi di ottimizzazione, che sfruttano sia semplici strumenti di ricerca del minimo, che i più complessi algoritmi genetici. Questa condizione di ottimo è il punto di partenza per la sintesi del controllore di volo, i cui risultati sono presentati ed analizzati nella parte finale del lavoro.
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