Buradasınız

Uçakların Yanlamasına Hareketlerinin Gözleyiciler ve Kalman Filtresi ile Durum Kestirimi

State Estimation of Aircraft in Lateral Movement by Using Observers and Kalman Filter

Journal Name:

Publication Year:

Keywords (Original Language):

Abstract (2. Language): 
Nowadays, lots of problems are simplified by modeling. Instead of working with real systems, res¬ponse of a system may be examined and analyzed by using modeling. A fault tolerant scheme reli¬es on the estimation of true states. Observers and Kalman Filters are widely used in such an estimation. In this study, an application is realized for states estimation of an aircraft in lateral movement by using observers and a Kalman Filter.
Abstract (Original Language): 
Günümüzde, pek çok iş modelleme yapılması sayesinde kolaylaşmaktadır. Gerçek sistemlerle çalışmak yerine, modelleme kullanılarak, gerçek sistem davranışları incelenebilir ve analiz edilebilir. Arıza toleranslı bir yapı gerçek sistem durumlarının kestirilmesine dayanır. Gözleyiciler ve Kalman Filtresi, kestirimde geniş ölçüde kullanılırlar. Bu çalışmada, bir uçağın yanlamasına hareketinde durum tes¬pitlerinin, gözleyiciler ve Kalman Filtresi kullanılarak bir uygulaması gerçekleştirilmiştir.
291
299

REFERENCES

References: 

Ammar, N.
2000
. Robust Fault Detection By Simultaneous Observers, Master's Thesis, Bilkent University.
Atalay, B. 2002. Ataletsel Navigasyon
Sistemler
i Ve Bu Sistemlerde Oluşan Hataların Kalman Filtresi Kullanılarak Düzeltilmesi, Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.
Aykan, R., Hacıyev, C., Çalışkan, F. 2005a. "Uçak buzlanmaları için yeniden şekillendirilebilir kontrol", Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı, İTÜ.
Aykan, R, Hajiyev, C., Caliskan, F. 2005b. Kalman
filter
and neural network-based icing identification applied to A-340 aircraft dynamics. Aircraft Engineering and Aerospace Technology. 77 (1), 23-33.
Aykan, R., Hajiyev, C., Caliskan, F. 2005c."Aircraft icing detection, identification and reconfigurable control based on kalman filtering and neural networks" AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference and Exhibit, San Francisco, California.
Aykan, R.,
Hacıyev
, C., Çalışkan, F. 2006. EKF Ve yapay sinir ağları ile uçak kanat buzlanmalarının tespiti ve yeniden şekillendirilebilir kontrol, İtü dergisi / d Mühendislik. 5 (2), 122-132.
Bar-Shalom, Y., Li, X. R., Kirubarajan, T. 2001. Estimation with Applications to Tracking and Navigation, John Wiley and Sons.
Blanke, M., Kinnaert, M., Lunze, J., Staroswiecki, M. 2003. Diagnosis and Fault-Tolerant Control, Springer.
Brown, R. G., Hwang, P. Y. C. 1997. Introduction To Ran¬dom Signals And Applied Kalman Filtering, John Wiley and Sons.
Cenan, N. 1998. Kalman Filtresi ve Robustlık, Yüksek Li¬sans Tezi, Ankara Üniversitesi.
Çalışkan, F.
2006
. Fault Tolerant Control Systems, Lectu¬re Notes, İTÜ.
Gu, Y. 2004. Design and Flight Testing Actuator Failure Accommodatıon Controllers On WVU YF-22 Rese¬arch UAV's, Ph. D. Thesis, West Virginia University.
Hajiyev, C., Caliskan, F. 2005. Sensor and control surface/ actuator failure detection and isolation applied to F-16 flight dynamic, Aircraft Engineering and Aerospace Technology. 77 (2), 152-160.
Kiyak, E., Cetin, O., Kahvecioglu, A. 2008. Aircraft sensor fault detection based on unknown input observ¬ers. Aircraft Engineering and Aerospace Technol¬ogy. 80 (5), 545-548.
Krzeminski, S., Kaczorek, T. 2004. Perfect reduced-order unknown-input observer for standart systems, Bul¬letin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences, Vol. 50.
Mclean, D. 1990. Automatic Flight Control Systems, Prentice-Hall.
Siouris, G. M. 1996. An Engineering Approach to Opti¬mal Control and Estimation Theory, John Wiley and Sons.
Solak, E. 2001. Observability And Observers For Nonli¬near And Switching Systems, Ph. D. Thesis, Bilkent University.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com