|
|
Modern Flight Control System Design and Evaluation
Vlk, Jan ; Holzapfel, Florian (referee) ; Rzucidlo, Pawel (referee) ; Mathan, Santosh (referee) ; Chudý, Peter (advisor)
Tato práce je zaměřena na výzkum moderních metod automatického řízení letu a jejich ověření s ohledem na současný stav poznání a budoucí využití bezpilotních letadlových systémů. Práce představuje proces návrhu automatického systému řízení letu s důrazem na přístupy z oblasti návrhu založeného na modelování (Model-Based Design). Nedílnou součástí tohoto procesu je tvorba matematického modelu letounu, který byl využit k syntéze zákonů řízení a k vytvoření simulačního rámce pro evaluaci stability a kvality regulace automatického systému řízení letu. Jádro této práce se věnuje syntéze zákonů řízení založených na unikátní kombinaci teorie optimálního a adaptivního řízení. Zkoumané zákony řízení byly integrovány do digitálního systému řízení letu, jenž umožňuje vysoce přesné automatické létání. Závěrečná část práce se zabývá ověřením a analýzou navrženého systému řízení letu a je rozdělena do 3 fází. První fáze ověření obsahuje evaluaci robustnosti a analyzuje stabilitu a robustnost navrženého systému řízení letu ve frekvenční oblasti. Druhá fáze, evaluace kvality regulace, probíhala v rámci počítačových simulací s využitím vytvořených matematických modelů v časové oblasti. V poslední fázi ověření došlo k integraci navrženého systému řízení letu do experimentálního letounu, sloužícího jako testovací platforma pro budoucí bezpilotní letadlové systémy a jeho evaluaci v rámci série letových experimentů.
|
|
|
Algorithms of Electrical Drives State Estimation
Herman, Ivo ; Vavřín, Petr (referee) ; Václavek, Pavel (advisor)
This thesis deals with state estimation methods for AC drives sensorless control and with possibilities of the estimation. Conditions for observability for a synchronous drive were derived, as well as conditions for the moment of inertia and the load torque observability for both drive types - synchronous and asynchronous. The possibilities of the estimation were confirmed by experimental results. The covariance matrices for all filters were found using an EM algorithm. Both drives were also identified. The algoritms used for state estimation are Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Particle Filters and Moving Horizon Estimator.
|
|
|
Vehicle speed estimation
Roštek, Martin ; Kumpán, Pavel (referee) ; Krejsa, Jiří (advisor)
Rýchlosť vozidla je jednou z kľúčových stavových premenných, ktorej znalosť je potrebná v reálnom čase a s vysokou presnosťou, aby mohla slúžiť ako vstupná veličina pre systémy kontroly dynamiky vozidla. Jej priame meranie vo vozidle je však finančne náročné. Riešením tohoto problému môže byť použitie meraní zo senzorov bežne dostupných na palube vozidla a ich následný prepočet na rýchlosť vozidla. Tieto merania sú však veľmi zaťažené procesným šumom, čo vyplýva z komplexnosti pohybu vozidla. Preto je nutné vyvinúť algoritmus so schopnosťou vysporiadať sa s týmito negatívnymi vplyvmi. Algoritmus prezentovaný v tejto práci odhaduje pozdĺžnu rýchlosť vozidla s použitím meraní uhlových rýchlostí štyroch kolies, pozdĺžnej akcelerácie, momentov motora, rýchlosti otáčania okolo zvislej osi a natočenia volantu. Algoritmus bol testovaný na veľkom počte situácií považovaných za kritické na odhad rýchlosti vozidla, ako napríklad prudká akcelerácia na vozovke s nízkym koeficientom trenia, núdzové brzdenie s aktiváciou ABS, či jazda v kopci s kolesami v preklze, prinášajúc uspokojujúce výsledky.
|
|
|
Hybrid Method for Modelling and State Estimation of Dynamic Systems
Brablc, Martin ; Blaha, Petr (referee) ; Bugeja, Marvin (referee) ; Grepl, Robert (advisor)
Tato Disertační práce se zabývá vývojem nové hybridní metody pro současné odha- dování stavů a parametrů nelineárních dynamických systémů, založené na myšlence lokálních lineárních modelů, která využívá odhad nejistoty parametrů modelu pro automatické nastavení některých parametrů Kalmanova filtru (KF), čímž se výrazně zjednodušuje její nasazení a nastavení v praktických aplikacích. V první části se disertační práce věnuje shrnutí aktuálního stavu poznání v oblasti dynamických systémů, simultánní estimace, KF a modelování nelineárních dynamických systémů. Následně se ve dvou samostatných kapitolách věnuje modifikaci KF pro situace, kde dominantním vlivem způsobujícím procesní šum jsou nepřesné parametry modelu, a dále modifikaci metody Receptive field weighted regression (RFWR) tak, aby mohla být použita pro duální estimaci. Nakonec práce popisuje vyvinutou hybridní metodu složenou z modifikovaných algoritmů RFWR a KF nazvanou Receptive field dual estimation - (RFDE) a demonstruje její funkčnost na simulačních i reálných datech.
|
|
|
Diffusion Kalman filtering under unknown process and measurement noise covariance matrices
Vlk, T. ; Dedecius, Kamil
The state-of-the-art algorithms for Kalman filtering in agent networks with information diffusion impose the requirement of well-defined state-space models. In particular, they assume that both the process and measurement noise covariance matrices are known and properly set. This is a relatively strong assumption in the signal processing domain. By design, the Kalman filters are rather sensitive to its violation, which may potentially lead to their divergence. In this paper, we propose a novel distributed filtering algorithm with increased robustness under unknown process and measurement noise covariance matrices. It is formulated as a Bayesian variational message passing procedure for simultaneous analytically tractable inference of states and measurement noise covariance matrices.
|
|
|
Modern Flight Control System Design and Evaluation
Vlk, Jan ; Holzapfel, Florian (referee) ; Rzucidlo, Pawel (referee) ; Mathan, Santosh (referee) ; Chudý, Peter (advisor)
Tato práce je zaměřena na výzkum moderních metod automatického řízení letu a jejich ověření s ohledem na současný stav poznání a budoucí využití bezpilotních letadlových systémů. Práce představuje proces návrhu automatického systému řízení letu s důrazem na přístupy z oblasti návrhu založeného na modelování (Model-Based Design). Nedílnou součástí tohoto procesu je tvorba matematického modelu letounu, který byl využit k syntéze zákonů řízení a k vytvoření simulačního rámce pro evaluaci stability a kvality regulace automatického systému řízení letu. Jádro této práce se věnuje syntéze zákonů řízení založených na unikátní kombinaci teorie optimálního a adaptivního řízení. Zkoumané zákony řízení byly integrovány do digitálního systému řízení letu, jenž umožňuje vysoce přesné automatické létání. Závěrečná část práce se zabývá ověřením a analýzou navrženého systému řízení letu a je rozdělena do 3 fází. První fáze ověření obsahuje evaluaci robustnosti a analyzuje stabilitu a robustnost navrženého systému řízení letu ve frekvenční oblasti. Druhá fáze, evaluace kvality regulace, probíhala v rámci počítačových simulací s využitím vytvořených matematických modelů v časové oblasti. V poslední fázi ověření došlo k integraci navrženého systému řízení letu do experimentálního letounu, sloužícího jako testovací platforma pro budoucí bezpilotní letadlové systémy a jeho evaluaci v rámci série letových experimentů.
|
|
| |
|
|
Vehicle speed estimation
Roštek, Martin ; Kumpán, Pavel (referee) ; Krejsa, Jiří (advisor)
Rýchlosť vozidla je jednou z kľúčových stavových premenných, ktorej znalosť je potrebná v reálnom čase a s vysokou presnosťou, aby mohla slúžiť ako vstupná veličina pre systémy kontroly dynamiky vozidla. Jej priame meranie vo vozidle je však finančne náročné. Riešením tohoto problému môže byť použitie meraní zo senzorov bežne dostupných na palube vozidla a ich následný prepočet na rýchlosť vozidla. Tieto merania sú však veľmi zaťažené procesným šumom, čo vyplýva z komplexnosti pohybu vozidla. Preto je nutné vyvinúť algoritmus so schopnosťou vysporiadať sa s týmito negatívnymi vplyvmi. Algoritmus prezentovaný v tejto práci odhaduje pozdĺžnu rýchlosť vozidla s použitím meraní uhlových rýchlostí štyroch kolies, pozdĺžnej akcelerácie, momentov motora, rýchlosti otáčania okolo zvislej osi a natočenia volantu. Algoritmus bol testovaný na veľkom počte situácií považovaných za kritické na odhad rýchlosti vozidla, ako napríklad prudká akcelerácia na vozovke s nízkym koeficientom trenia, núdzové brzdenie s aktiváciou ABS, či jazda v kopci s kolesami v preklze, prinášajúc uspokojujúce výsledky.
|
|
| |
|
| |
guest ::
