Fault Tolerant Control of a Tilt-rotor UAV Using Model Error Control Synthesis and Neural Networks

Abstract

본 논문에서는 틸트로터 무인항공기의 안정성 및 생존성 향상을 위해 고장허용 제어시스템을 제안하였다. 고려된 틸트로터 무인항공기는 헬리콥터 비행모드, 천이 비행모드, 그리고 고정익 비행모드와 같이 3 가지 비행모드를 가지며, 비행모드 변화를 위해 스틱입력을 구동기 입력으로 분배해주는 분배시스템(Mixer System)를 가지고 있다. 본 논문에서 제안된 고장허용 제어시스템은 출력되먹임 선형최적 제어기법을 이용한 공칭제 어기(Nominal Controller)를 기반으로 설계되었으며, 자세안정화와 자세명령 추종을 목적으로 한다. 그러나 설계된 공칭제어기는 천이 비행모드에서의 기준모델을 기반으로 설계되었기 때문에 다른 비행모드에 적용 할 때 모델 불확실성이 존재하며, 구동기 고장과 같이 시스템이 급격하게 변화하는 상황에서는 원하는 성능을 얻을 수 없다. 이러한 문제에 대처하기 위해서 본 논문에서는 모델 불확실성과 구동기 고장에 대처할 수 있도록 모델오차 제어기법(Model Error Control Synthesis)을 이용하여 고장허용 제어시스템을 제안하였다. 예측필터에 기반한 모델오차 제어기법은 기준모델과의 출력변수 오차를 통해 모델오차 벡터를 추정하며, 공칭제어기에서 생성된 입력을 보상하여 강건한 성능을 보장한다. 제안된 고장허용 제어시스템의 성능비교를 위해 신경회로망(Neural Networks)을 이용한 고장허용 제어시스템을 설계하였으며, 구동기 입력에 대한 틸트로터 무인항공기의 선형 및 비선형 모델을 이용한 수치 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다. 수치 시뮬레이션은 모델 불확실성 및 구동기 고장을 고려하였으며, 제안한 고장허용 제어시스템의 성능이 신경회로망을 이용한 고장허용 제어시스템의 성능보다 우수함을 보였다. 본 논문에서 제안한 고장허용 제어시스템은 시스템 인식 과정이 필요하지 않으며, 고장진단 및 분리과정 없이 효과적인 재형상 성능을 보인다는 측면에서 실제 적용이 가능하다.

A fault tolerant control system is proposed for the tilt-rotor unmanned aerial vehicle (UAV) to improve the stability and survivability of its system. The considered tilt-rotor UAV has three flight modes: the helicopter flight mode, the conversion flight mode, and the airplane flight mode. To change the flight mode, the tilt-rotor UAV utilizes a mixer system to allocate the stick control inputs to the actuator control inputs in each flight mode. A nominal controller, which is the basic controller of the fault tolerant control system, is designed using a linear quadratic regulator (LQR) with output-feedback. The objective of the nominal controller is to make the Euler angles of the UAV track the Euler angle commands. Since the nominal controller is designed only for one particular flight mode, the performance of the nominal controller may be degraded when the nominal controller is applied to other flight modes due to model uncertainty as well as the actuator fault. To deal with these problems, the fault tolerant control system based on the model error control synthesis (MECS) is designed. The MECS is based on the predictive filter that estimates the model error vector during the estimation process, and therefore it provides a robust performance with respect to model uncertainty and the actuator fault. To compare the performance of the proposed fault tolerant control system, a fault tolerant control system using neural networks (NN) is also designed. Numerical simulations are performed to demonstrate the feasibility and the effectiveness of the proposed fault tolerant control system. The tilt-rotor UAV linear and nonlinear dynamics for three flight modes are considered in the numerical simulations. Model uncertainty and multiple actuator faults are also considered. The simulation results show that the performance of the proposed fault tolerant control system using MECS is better than that of the fault tolerant control system using NN. The proposed fault tolerant control system does not require system identification process, and therefore it provides an effective reconfigurability without fault detection and isolation process.