Implementación de una método de medición y estimación del ángulo de ataque en una aeronave no tripulado de ala fija.

Abstract

El ángulo de ataque (AOA) es el ángulo formado entre la dirección del viento relativo y la cuerda media aerodinámica. Este es uno de los parámetros con mayor importancia en el vuelo de una aeronave, debido a que se relaciona con las fuerzas aerodinámicas, la entrada en perdida y la eficiencia aerodinámica. En el presente trabajo se diseña, implementa y valida un método de medición y estimación del AOA en un aeronave no tripulada de ala fija. El método de medición diseñado se basa en correlacionar una diferencia de presión normalizada con el AOA medido por la veleta pivotante, esta diferencia de presión se obtiene mediante la medición de presión en el eje longitudinal de la aeronave y una medición a 45º respecto a este eje, para luego normalizar dicha diferencia por la presión 𝑃45. Para lograr la medición de las presiones se diseña una sonda que cumpla los requerimientos de medición y se utilizan los sensores Ms4525do, los cuales son sensores de presión diferencial digitales que tiene una resolución de 0,84 [𝑃𝑎]. Se diseña un método de estimación del AOA basado en la fusión de sensores y algoritmos. En primer lugar, se obtiene el ángulo de ataque y el ángulo de deslizamiento lateral mediante un método algebraico. Luego se implementa un filtro de Kalman extendido (EKF) para estimar las velocidades lineales en el cuerpo de la aeronave y con estas calcular el AOA. El EKF utiliza el resultado del AOA obtenido del método algebraico como pseudomedición para ayudar a la convergencia. Para el EKF el vector de estado se compone de las velocidades en el cuerpo, el vector de medición se compone de la velocidad aerodinámica, velocidades inerciales y el AOA obtenido algebraicamente y el vector de entradas compuesto por las aceleraciones, velocidades angulares y ángulos de actitud. Para lograr las mediciones se utiliza un controlador de vuelo Pixhawk 6C el cual cuenta con unidades de medida inercial. Para implementar los métodos, se habilita la aeronave Kadet LT-40, junto con las veletas pivotantes. Se instaló el hardware necesario para una operación básica, y posteriormente se llevó a cabo un vuelo de prueba, durante el cual se determinó que la autonomía de las baterías es de 6 minutos. Se implementa el Hardware necesario para el método de medición y estimación, la sonda diseñada se instala bajo el ala derecha y los sensores de presión dentro del fuselaje. El piloto automático se instala dentro del fuselaje cercano al centro de gravedad de la aeronave. Para la validación de los métodos se realizan una serie de vuelos para la obtención de datos. En método de medición se realiza la correlación entre el AOA real y la diferencias de presiones, obteniendo una curva de relación polinomial de grado tres, la cual se aplica para obtener el AOA dando como resultado un AOA con una desviación estándar de 0,84° y un error cuadrático medio de 0,718. El método de estimación no logro la convergencia, esto debido a que las ecuaciones que relacionan las velocidades inerciales con las velocidades en el cuerpo no fueron apropiadas para utilizarlas en el paso de actualización, por otro lado, en las ecuaciones de propagación falto considerar una entrada de control que se relacione directamente con el AOA, como lo es la deflexión del elevador.

The angle of attack (AOA) is the angle formed between the relative wind direction and the aerodynamic mean chord. This is one of the most important parameters in the flight of an aircraft, because it is related to aerodynamic forces, stall and aerodynamic efficiency. In the present work, a method for measuring and estimating the AOA in an unmanned fixed-wing aircraft is designed, implemented and validated. The measurement method designed is based on correlating a normalized pressure difference with the AOA measured by the pivoting vane, this pressure difference is obtained by measuring the pressure in the longitudinal axis of the aircraft and a measurement at 45º with respect to this axis, and then normalizing this difference by the pressure 𝑃 4545. To achieve the pressure measurement, a probe is designed to meet the measurement requirements and the Ms4525do sensors are used, which are digital differential pressure sensors with a resolution of 0.84 [Pa]. An AOA estimation method based on sensor and algorithm fusion is designed. First, the angle of attack and sideslip angle are obtained using an algebraic method. Then an extended Kalman filter (EKF) is implemented to estimate the linear velocities on the aircraft body and with these calculate the AOA. The EKF uses the AOA result obtained from the algebraic method as a pseudo-measurement to aid convergence. For the EKF the state vector is composed of the velocities on the body, the measurement vector is composed of the aerodynamic velocity, inertial velocities and the AOA obtained algebraically and the input vector is composed of the accelerations, angular velocities and attitude angles. A Pixhawk 6C flight controller with inertial measurement units is used to achieve the measurements. To implement the methods, the Kadet LT-40 aircraft is enabled, along with the pivoting wind vanes. The necessary hardware for a basic operation was installed, and later a test flight was carried out, during which it was determined that the autonomy of the batteries is 6 minutes. The necessary hardware for the measurement and estimation method is implemented, the designed probe is installed under the right wing and the pressure sensors inside the fuselage. The autopilot is installed inside the fuselage near the center of gravity of the aircraft. For the validation of the methods, a series of flights are made to obtain data. In the measurement method, the correlation between the real AOA and the pressure differences is made, obtaining a polynomial relation curve of degree three, which is applied to obtain the AOA, resulting in an AOA with a standard deviation of 0.84° and a mean square error of 0.718. The estimation method did not achieve convergence, this because the equations that relate the inertial velocities with the velocities in the body were not appropriate for use in the update step, and the propagation equations did not consider a control input that is directly related to the AOA, such as the elevator deflection.