Optimized state feedback regulation of 3DOF helicopter system via extremum seeking

In this paper, an optimized state feedback regulation of a 3 degree of freedom (DOF) helicopter is designed via extremum seeking (ES) technique. Multi-parameter ES is applied to optimize the tracking performance via tuning State Vector Feedback with Integration of the Control Error (SVFBICE). Discrete multivariable version of ES is developed to minimize a cost function that measures the performance of the controller. The cost function is a function of the error between the actual and desired axis positions. The controller parameters are updated online as the optimization takes place. This method significantly decreases the time in obtaining optimal controller parameters. Simulations were conducted for the online optimization under both fixed and varying operating conditions. The results demonstrate the usefulness of using ES for preserving the maximum attainable performance

Estimación de la producción de energía eléctrica en base a la velocidad de viento registrado en la estación meteorológica ubicada en el Campus Sur de la Sede Quito de la Universidad Politécnica Salesiana

El presente trabajo se encuentra basado en los datos de velocidad y dirección de viento obtenidos de la estación meteorológica ubicada en el campus sur de la sede Quito de la Universidad Politécnica Salesiana, que actualmente se encuentra monitoreada por el INAMHI. Los datos obtenidos han sido utilizados para realizar una estimación de producción de energía eléctrica en base al recurso eólico disponible. Para el desarrollo del estudio, se ha realizado la validación de los datos horarios obtenidos durante el año 2018. Las mediciones de viento fueron registradas por medio de un anemómetro de copas instalado a 10 m de altura ubicado dentro de la estación M1274. Mediante el gradiente eólico se estima las velocidades de viento a 25 m, considerando la rugosidad del paisaje, debido a que es una altura recomendada por los fabricantes para colocar el buje del aerogenerador. A partir de estos datos se calcula la potencia del viento, una vez realizada la corrección de la densidad de aire. Considerando el límite de Betz se realiza el cálculo de la potencia mecánica, que podría ser transformada en energía eléctrica, una vez que, se ha seleccionado un modelo de aerogenerador de eje horizontal, para aplicaciones con velocidades de viento bajas, acorde a las velocidades de viento existentes y catalogadas mediante la Norma IEC 61400-2 . Aplicando la distribución de Weibull y mediante un análisis estadístico se llega a estimar la producción de energía eléctrica anual. Con la información generada se muestran algunos indicadores vinculados a la planta generadora, como son: factor de disponibilidad, factor de planta y factor de pérdidas; basados en reportes de parques eólicos semejantes ubicados en otras latitudes. Finalmente, se muestra información acerca del emplazamiento, montaje del aerogenerador y el costo referencial del kW instalado para este tipo de central.This work is based on the wind speed and direction data obtained from the meteorological station located on the south campus of the Quito headquarters of the Salesian Polytechnic University, which is currently monitored by INAMHI. The data obtained have been used to estimate the production of electricity based on the available wind resource. For the development of the study, the validation of the hourly data obtained during the year 2018 was carried out. Wind measurements were recorded by means of a cup anemometer installed at 10 m height located inside the M1274 station. The wind speed is estimated at 25 m wind speeds, considering the roughness of the landscape, because it is a height recommended by manufacturers to place the wind turbine hub. From this data the wind power is calculated, once the air density correction has been made. Considering the Betz limit, the calculation of the mechanical power is performed, which could be transformed into electrical energy, once a horizontal axis wind turbine model has been selected, for applications with low wind speeds, according to the speeds of existing wind and cataloged by IEC 61400-2. Applying the Weibull distribution and by means of a statistical analysis it is possible to estimate the annual electric energy production. With the information generated, some indicators linked to the generating plant are shown, such as: availability factor, plant factor and loss factor; based on reports of similar wind farms located in other latitudes. Finally, information about the location, assembly of the wind turbine and the reference cost of the kW installed for this type of plant is shown