Model-based techniques for virtual sensing of longitudinal flight parameters

Introduction of fly-by-wire and increasing levels of automation significantly improve the safety of civil aircraft, and result in advanced capabilities for detecting, protecting and optimizing A/C guidance and control. However, this higher complexity requires the availability of some key flight parameters to be extended. Hence, the monitoring and consolidation of those signals is a significant issue, usually achieved via many functionally redundant sensors to extend the way those parameters are measured. This solution penalizes the overall system performance in terms of weight, maintenance, and so on. Other alternatives rely on signal processing or model-based techniques that make a global use of all or part of the sensor data available, supplemented by a model-based simulation of the flight mechanics. That processing achieves real-time estimates of the critical parameters and yields dissimilar signals. Filtered and consolidated information is delivered in unfaulty conditions by estimating an extended state vector, including wind components, and can replace failed signals in degraded conditions. Accordingly, this paper describes two model-based approaches allowing the longitudinal flight parameters of a civil A/C to be estimated on-line. Results are displayed to evaluate the performances in different simulated and real flight conditions, including realistic external disturbances and modeling errors

De l'intérêt des modèles de substitution pour les systèmes de commande de vol : quelques applications embarquées et hors ligne

International audienceThe use of surrogate models is now very widespread in engineering activities to replace high-fidelity models, computation codes or simulators that are too complex or time consuming. This is especially the case in the aerospace field: although physical models are available, derived from aerodynamics, structural dynamics or flight mechanics, quite often they cannot be used just as they are. Hence, simplified representations need to be developed in order to achieve some tasks involving for instance optimization, parameter identification, embedded implementations, and so on. This paper illustrates some of these aspects in the field of aircraft flight control systems. After outlining the characteristics of the preferred surrogate models, the techniques that have been developed for constructing these models efficiently are presented. Then, three relevant offline and on-line applications are described, with the surrogate models being respectively used: to create parsimonious representations useful for building Linear Fractional Representations for analysis and design of control laws, as intermediate models in the modeling of rigid aircraft to facilitate the identification process of aerodynamic nonlinearities from flight tests, and to obtain embeddable models used for the virtual sensing of some flight parameters required to schedule the control/protection laws.L'utilisation de modèles de substitution est désormais répandue dans de nombreuses applications, en remplacement de modèles haute-fidélité, de codes de calcul ou de simulateurs lorsque ceux-ci sont trop complexes ou trop gourmands en temps calcul. C'est le cas en particulier dans le domaine aérospatial où des modèles physiques sont disponibles, issus de l'aérodynamique, des structures et de la mécanique du vol, mais qui s'avèrent peu exploitables en l'état pour certaines applications. Des représentations simplifiées sont ainsi nécessaires pour mener à bien certaines tâches spécifiques d'optimisation, d'identification paramétrique, etc., ou bien pour réaliser des implémentations embarquées. Cet article illustre quelques-uns de ces aspects dans le domaine des systèmes de commande de vol d'un avion. Après une présentation des caractéristiques des modèles de substitution qui sont préférentiellement utilisés, les techniques permettant de construire ces modèles simplifiés sont détaillées. Trois applications pertinentes sont ensuite décrites, de type hors ligne ou embarquées, et illustrées sur des données réelles. Les modèles de substitution y sont respectivement mis en œuvre : (i) pour faciliter la construction de représentations linéaires fractionnaires (LFR) utilisées pour l'analyse et la synthèse de lois de commande, (ii) en tant que modèles intermédiaires lors du processus d'identification des non-linéarités aérodynamiques à partir d'essais en vol, (iii) pour disposer de modèles embarquables intégrés dans un algorithme d'estimation de certains paramètres de vol essentiels au séquencement des lois de commande et de protection du domaine de vol