• reti neurali statiche
• reti neurali
• ridondanza analitica
• sensori virtuali
• derapata
• identificazione di sistema
• incidenza
• reti neurali dinamiche

Il presente lavoro è stato sviluppato nell’ambito di un’attività di ricerca svolta presso il Dipartimento di Ingegneria Aerospaziale (DIA) avente lo scopo di determinare una metodologia per la realizzazione di sensori virtuali per il calcolo degli angoli di incidenza e di derapata di un velivolo con Flight Control System di tipo Fly-By-Wire (FCS/FBW).
L’impiego di sensori virtuali consente, per certe applicazioni, di eliminare i sensori fisici o, comunque, permette di aggiungere una ridondanza di tipo analitico per garantire elevati requisiti di affidabilità limitando le ridondanze fisiche e, quindi, il peso, il costo e la manutenzione del velivolo.
Scopo di questa tesi è lo sviluppo di algoritmi basati su reti neurali per il calcolo degli angoli di incidenza e di derapata a partire dalle misure dei sensori inerziali.
A tal fine si sono impiegate reti neurali sia di tipo statico che di tipo dinamico.
Considerazioni basate sui legami funzionali fra le variabili che caratterizzano la dinamica del velivolo ed un approccio di tipo trial and error hanno permesso di determinare quali fossero i segnali di input delle reti e l’architettura neurale più opportuni per il problema in questione.
Avendo a disposizione un database costituito da dati registrati durante alcune prove di volo, una parte importante del lavoro è stata lo studio eseguito per determinare quale fosse il metodo migliore per estrarre da esso l’insieme di allenamento delle reti.
Tale insieme è costituito da punti senza alcuna connotazione temporale per le reti statiche e da fasi di manovra per quelle dinamiche.
E’ stata, quindi, effettuata la verifica delle prestazioni dell’approccio neurale confrontandone i risultati con quelli ottenuti in una precedente attività di tesi, svolta presso il DIA, in cui si sono utilizzate tecniche classiche di identificazione.