Aircraft Attitude Tracking using a Model Reference Adaptive Control

A discrete-time explicit Model Reference Adaptive Control (MRAC) with constant trace algorithm is applied to a linearized aircraft model during longitudinal and lateral-directional motions in order to test the performance of this type of control during specific flight conditions. The model was obtained through system identification with data generated from the linearized state equations of the F-4C. In the longitudinal case the aircraft behaves like a Single-Input-Single-Output (SISO) system and simulations are performed for two examples of pitch angle data, in which two expressions for the control (classic and penalized) are applied in each example to compare their performance. In the lateral-directional case the airplane behaves like a Multi-Input-Multi-Output (MIMO) system with equal number of inputs and outputs and the MRAC control law must be modified to describe a decoupling process. Simulations are performed in order to verify if the controller is able to handle the coupling relation between some variables, such as lateral velocity, roll angle, aileron angle and rudder angle. The adaptive control in both study cases and for the chosen initial conditions showed good tracking when following the reference output, presenting no drift problems. The choice of the initial simulation conditions is also analyzed, in order to prevent actuator saturation.O controlo de voo de aeronaves é um assunto importante e interessante, no qual uma ampla gama de habilidades e esforços de engenharia são alinhados, a fim de projetar um controlador capaz de garantir estabilidade, evitar ocorrência de falhas e em certos casos contribuir para um voo completamente autónomo. Durante o voo, uma aeronave apresenta um movimento tridimensional combinado que pode ser decomposto em um movimento simétrico ou longitudinal no eixo de arfagem e um movimento assimétrico ou laterodirecional nos eixos de rolamento e guinada. Na presente dissertação é efetuado o controlo da atitude de uma aeronave, em que um controlo adaptativo por modelo de referência (MRAC) discreto com algoritmo de traço constante é aplicado a um F-4C Phantom, cujo modelo é obtido por identificação de sistema através de dados gerados pelas equações de estado linearizadas para o caso longitudinal e latero-direcional. O objetivo é testar o desempenho desse tipo de controlo durante condições específicas de voo. No caso longitudinal, a aeronave é assumida como sendo um sistema de única entrada e única saída (SISO) e são realizadas simulações para dois exemplos de dados de ângulo de arfagem, nos quais duas expressões para o controlador (clássica e penalizada) são aplicadas em cada exemplo para comparar o seu desempenho. No caso latero-direcional, a aeronave é assumida como sendo um sistema de múltipla entrada e múltipla saída (MIMO) com número de entradas igual ao de saídas, em que o algoritmo do MRAC deve ser modificado de modo a descrever um processo de desacoplamento. Foram realizadas simulações para verificar se o controlador é capaz de lidar com a relação de acoplamento entre variáveis, como velocidade lateral, ângulo de rolamento, ângulo de aileron e ângulo do leme de direção. O tipo de controlo adaptativo estudado apresentou bons resultados nos dois casos de estudo, seguindo o sinal de referência sem discrepâncias. A escolha das condições iniciais da simulação também é analisada nesta dissertação a fim de evitar saturação dos atuadores

Submarine cables as precursors of persistent systems for large scale oceans monitoring and autonomous underwater vehicles operation

Long-term and reliable marine ecosystems monitoring is essential to address current environmental issues, including climate change and biodiversity threats. The existing oceans monitoring systems show clear data gaps, particularly when considering characteristics such as depth coverage or measured variables in deep and open seas. Over the last decades, the number of fixed and mobile platforms for in situ ocean data acquisition has increased significantly, covering all oceans' regions. However, these are largely dependent on satellite communications for data transmission, as well as on research cruises or opportunistic ship surveys, generally presenting a lag between data acquisition and availability. In this context, the creation of a widely distributed network of SMART cables (Science Monitoring And Reliable Telecommunications) - sensors attached to submarine telecommunication cables - appears as a promising solution to fill in the current ocean data gaps and ensure unprecedented oceans health continuous monitoring. The K2D (Knowledge and Data from the Deep to Space) project proposes the development of a persistent oceans monitoring network based on the use of telecommunications cables and Autonomous Underwater Vehicles (AUVs). The approach proposed includes several modules for navigation, communication and energy management, that enable the cost-effective gathering of extensive oceans data. These include physical, chemical, and biological variables, both registered with bottom fixed stations and AUVs operating in the water column. The data that can be gathered have multiple potential applications, including oceans health continuous monitoring and the enhancement of existing ocean models. The latter, in combination with geoinformatics and Artificial Intelligence, can create a continuum from the deep sea to near space, by integrating underwater remote sensing and satellite information to describe Earth systems in a holistic manner.POCI01-0247-FEDER-045941info:eu-repo/semantics/publishedVersio