Ingeniería de Control y Automatización

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    Diseño de un controlador neuronal para la estabilidad del movimiento lateral de una aeronave
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-23) Calderón Calderón, José Luis; Morán Cárdenas, Antonio Manual
    El principal objetivo del presente trabajo de tesis es diseñar un controlador inteligente, basado en redes neuronales que permita un vuelo autónomo lateralmente estable de una aeronave, para el entrenamiento de los pesos del neurocontrolador se utiliza el algoritmo Dynamic Back Propagation (DBP). El controlador de estabilidad lateral mantiene estable la velocidad de guiñada r y ángulo de resbalamiento β de una aeronave. La velocidad de guiñada está relacionada con mantener el balance de la aeronave en la posición de alas niveladas y el ángulo de resbalamiento tiene que ver con disminuir la presencia de velocidades laterales sobre la aeronave. Para el diseño del neurocontrolador primero se desarrolla un modelo dinámico de la aeronave con seis grados de libertad, basado en leyes físicas, la dinámica del cuerpo rígido y la aerodinámica; como segundo paso, se aproxima la aeronave a un modelo matemático linealizado del movimiento lateral y se utiliza en el desarrollo de las funciones para la actualización de pesos utilizando el algoritmo Dynamic Back Propagation; luego se realiza el entrenamiento de dos neurocontroladores considerando el modelo de la aeronave de seis grados de libertad, el primer neurocontrolador manipula el timón y el segundo los alerones; finalmente se prueba el desempeño de los neurocontroladores para diferentes condiciones de vuelo, incluido perturbaciones debidas al viento, variaciones de la masa de la aeronave, variación de la densidad del aire y variación de parámetros en el modelo de seis grados de libertad. Los resultados de las simulaciones muestran que los neurocontroladores logran estabilidad asintótica aceptable para la velocidad de guiñada r y el ángulo de resbalamiento β para varias condiciones de vuelo y perturbaciones externas, además operan adecuadamente a pesar de errores en el modelado, lo que verifica que se ha logrado entrenar adecuadamente los pesos de los neurocontroladores. Los neurocontroladores han sido entrenados de tal forma que permiten realizar una acción de seguimiento sobre la velocidad de guiñada r, los resultados de las simulaciones muestran que logran realizar un giro coordinado adecuado incluso ante la ocurrencia de perturbaciones externas.