[論文レビュー] Active Fault Tolerant Flight Control System Design - A UAV Case Study

Rudaba Khan, Paul Williams+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 11, 2016

Fault Detection and Control Systems参考文献 6被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、非線形モデル予測制御（NMPC）と拡張カルマンフィルタ（UKF）を用いた解析的冗長性による故障検出・同定（FDI）を活用し、固定翼UAVに向けたアクティブな故障許容制御（FTC）システムを提案する。このシステムは、数秒以内にエンジン故障を同定し、健全なアクチュエータに制御権限を再配分することで、ハードウェアの冗長性がなくても安全な飛行を維持する。

ABSTRACT

Fault tolerance is achieved through multiply redundant hardware systems in large civil aircraft. This means of achieving fault tolerance is infeasible for small compact unmanned aerial vehicles. In this paper we apply a fault tolerant control system which exploits analytical redundancy rather than hardware redundancy to an actual UAV model currently in operation via model-in-the-loop simulation. The fault tolerant control system comprises a nonlinear model predictive controller integrated with an unscented Kalman filter for fault detection and identification. The results show that our fault tolerant control system design is able to identify engine failure within seconds of fault occurrence and distribute control authority to the healthy actuators to maintain safe flight.

研究の動機と目的

• サイズ・重量・コスト制約により、小型・コンactなUAVではハードウェアの冗長性が現実的でないことを解決する。
• 物理的冗長性ではなく、解析的冗長性を活用した故障許容飛行制御システムを開発する。
• リアルタイムでエンジン故障を検出し、応答可能な再構成可能制御システムを設計する。
• 実際のUAVモデルを用いたモデルインザループシミュレーションにより、現実的な飛行条件下でのシステムの妥当性を検証する。
• 民事航空領域における固定翼UAVのアクティブなFTCの実現可能性を示す。

提案手法

• リアルタイムのシステムダイナミクスに基づいて制御入力を最適化するため、擬スペクトル数値技術を用いた非線形モデル予測制御器（NMPC）を統合する。
• プロセスノイズおよび測定ノイズの共分散行列を定義し、システム状態を推定し、故障を検出するための拡張カルマンフィルタ（UKF）を用いる。
• 残留誤差分析としきい値処理に基づく故障検出論理を実装し、2σの不確実性範囲を超えて偏差が生じた場合に故障フラグをアクティブ化する。
• 最小推力0NおよびUKFで推定された推力に2σの不確実性マージンを加えた可変上限を含む制御制約を定義する。
• MATLABでドライデン風モデルを用いて、飛行軌道追従中に現実的な風の影響をシミュレートする。
• 経路追従のための基準軌道を適用し、故障なしおよび2つのエンジン故障シナリオ（50％および70％の出力損失）におけるシステム性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハードウェアの冗長性がなくても、解析的冗長性を効果的に活用して小型UAVにおける故障許容性を達成できるか？
• RQ2 提案されたFTCシステムは、飛行中にエンジン故障をどの程度の速さで検出し、同定できるか？
• RQ3 NMPC-UKFシステムは、エンジン故障後に制御入力をどの程度再構成して安定飛行を維持できるか？
• RQ4 推力損失が50％および70％の変動する条件下で、軌道追従性および真空中速度制御においてシステムの性能はいかがなものか？
• RQ5 顕著な出力劣化が生じても、システムは失速を防ぎ、安全な飛行特性を維持できるか？

主な発見

• 故障検出システムは、故障フラグが1に切り替わったことから、故障発生後2秒以内にエンジン故障を同定した。
• 50％の出力損失では、上昇段階では真空中速度の要求値20 m/sに達しなかったが、水平飛行段階で徐々に達し、降下段階で維持された。
• 70％の出力損失では、水平飛行段階で速度要求値に達しなかったが、降下段階の途中で速度を回復した。
• どのシナリオでも失速速度に達しなかったため、継続的な安全飛行マージンが確保された。
• 出力損失時には、揚力制御の増加に伴い、上昇率が上限および下限の制約の間を振動したため、効果的ではあるが攻撃的な制御再構成が行われた。
• 70％の出力損失の場合、目標高度に到達できなかったが、その後低い巡航高度を維持し、降下段階で基準軌道に再統合された。