Resumen

El centro de gravedad (c.g.) de las aeronaves de combate sufre una importante desviación lateral debido a la liberación asimétrica de las provisiones, lo que da lugar a una dinámica altamente no lineal y acoplada. La no linealidad y el acoplamiento adicionales se producen cuando la aeronave intenta realizar algunas maniobras en tales condiciones, lo que hace inevitable la implementación de controles no lineales. Sin embargo, estos controles dependen de la información precisa del g.c. de a bordo. El presente trabajo propone un novedoso esquema de control híbrido basado en el modo deslizante y asistido por redes neuronales que no requiere dicha información. El controlador neural se entrena fuera de línea para compensar los cambios dinámicos derivados de la asimetría lateral de la masa, mientras que el controlador de deslizamiento se diseña para las maniobras previstas en la situación de partida. Se simulan las maniobras Cobra y Herbst para varios movimientos laterales de c.g. para validar el esquema.

1. Introducción

Las aeronaves que presentan una asimetría lateral en las propiedades inerciales y aerodinámicas inherentes a su estructura han ganado recientemente importancia en la investigación de la dinámica y el control del vuelo de aeronaves [1-9]. En las aeronaves civiles, dicha asimetría puede surgir generalmente debido a la asimetría en el consumo de combustible, daños estructurales parciales en el ala, etc. Los primeros trabajos en este sentido se centraron en aeronaves civiles que sólo intentaban mantener un vuelo nivelado estable con daños parciales en el ala. Sin embargo, también puede producirse una dinámica significativamente asimétrica en los aviones de combate debido al disparo asimétrico de las provisiones. Dejar la dinámica asimétrica tiene la ventaja de no tener que llevar maniquíes o tiendas en pares idénticos. Además, un avión de combate asimétrico de este tipo puede verse obligado a ejecutar algunas maniobras complejas y rápidas debido a las exigencias de la misión y/o de la seguridad. Así pues, las aeronaves deben estar equipadas de modo que puedan completar la misión y/o regresar a la base con seguridad incluso cuando se hayan producido estas asimetrías. En muchos casos, la asimetría inducida debido a las razones mencionadas no puede identificarse y cuantificarse con precisión. Por ejemplo, la identificación de la asimetría debida al disparo de almacenes necesita la estimación en línea del centro de gravedad para que los controladores puedan compensar el cambio de dinámica, como se ha considerado recientemente en la literatura [5-9]. Además, la dinámica modificada es mucho más compleja y el diseño de controles basados en ella requiere una potencia de cálculo en línea considerablemente mayor. En el presente trabajo se intenta eliminar por completo estas restricciones sobre la información de g.c. en línea, así como el mayor requisito de potencia de cálculo, de modo que un esquema de control de parámetros fijos pueda manejar eficazmente una amplia gama de variaciones asimétricas de g.c. resultantes de una liberación arbitrariamente asimétrica de los almacenes.

• Materias:Modelo híbrido Aeronave Sistemas dinámicos no lineales
• Subjects:Hybrid model Aircraft Nonlinear dynamical systems
• Palabras claves:centro de gravedad, red neuronal, modo deslizante, supermaniobra
• Keywords:centre-of-gravity, neural network, sliding mode, supermanoeuvre