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Mod lisation et contr le du vol d un microdrone ailes battantes

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Mod lisation et contr le du vol d un microdrone ailes battantes

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Presentation Transcript

    1. Modélisation et contrôle du vol d’un microdrone à ailes battantes

    2. Page 2 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude Développement du modèle de simulation OSCAB Optimisation des cinématiques Commande en boucle fermée Conclusion et perspectives

    3. Page 3 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude Développement du modèle de simulation OSCAB Optimisation des cinématiques Commande en boucle fermée Conclusion et perspectives

    4. Page 4 Définition et contexte Microdrone Engin volant autonome, d’une envergure inférieure ou égale à 15 cm, conçu pour l’observation et la reconnaissance

    5. Page 5 Positionnement de l’étude

    6. Page 6 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude Développement du modèle de simulation OSCAB Optimisation des cinématiques Commande en boucle fermée Conclusion et perspectives

    7. Page 7 Choix du type de modélisation Deux approches possibles de modélisation :

    8. Page 8 Modèle de simulation OSCAB (Outil de Simulation de Concept à Ailes Battantes) Entrées du modèle : lois de mouvement des ailes (fonctions arbitraires du temps) Sorties : position et vitesse du corps (6 ddl) Calcul local des grandeurs et efforts aérodynamiques (méthode 2D par tranches) ? Nécessité de modèles aérodynamiques des effets spécifiques au vol battu

    9. Page 9 Weis-Fogh (1973) : mise en évidence des phénomènes aérodynamiques instationnaires permettant de résoudre le paradoxe bumblebees can’t fly Dickinson et al. (1999) : montage Robofly : maquette d’aile d’insecte battant dans de l’huile, simulant l’écoulement autour d’une aile réelle à iso-Reynolds Travaux antérieurs sur la compréhension du vol animal

    10. Page 10 Modèle de simulation OSCAB Hypothèses de modélisation : Ailes rigides et de masse nulle Efforts aérodynamiques négligés sur le corps principal 

    11. Page 11 Géométrie et notations

    12. Page 12 Aperçu du modèle ex. : calcul 2D par tranches :

    13. Page 13 Résultats de simulation et validation (1/3)

    14. Page 14 Résultats de simulation et validation (2/3)

    15. Page 15 Résultats de simulation et validation (3/3)

    16. Page 16 Modèle de simulation OSCAB - Synthèse Réalisation d’un modèle de simulation orienté mécanique du vol pour un microdrone à ailes battantes Recalage vis-à-vis de mesures expérimentales Décomposition phénoménologique et modèles aérodynamiques perfectibles mais approche suffisante pour l’étude de la dynamique et du contrôle du vol

    17. Page 17 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude Développement du modèle de simulation OSCAB Optimisation des cinématiques Commande en boucle fermée Conclusion et perspectives

    18. Page 18 Étude en boucle ouverte Modèle validé à partir de cinématiques arbitraires ou basées sur des résultats donnés par la littérature (Robofly) Manque de données sur la cinématique du colibri Pas d’extrapolation possible à partir des résultats obtenus sur les insectes (domaines de Reynolds différents)

    19. Page 19 Optimisation des cinématiques Problème d’optimisation : Définition d’un critère Portance moyenne en vol stationnaire Traînée en valeur moyenne quadratique ... Choix de paramètres à optimiser Recherche d’une fonction optimale f*(t) mais méthodes d’optimisation fonctionnelle peu adaptées Nécessité d’un paramétrage qui ne restreint pas trop l’espace de recherche (? permettre la représentation d’une grande variété de formes de signaux) Optimisation des paramètres ? Cinématiques optimales

    20. Page 20 Représentation des cinématiques (1/2) Deux méthodes envisageables pour la paramétrisation des cinématiques :

    21. Page 21 Représentation des cinématiques (2/2) Détermination de la structure du réseau Assurer un compromis entre la complexité du réseau (? nombre de paramètres) et le nombre de fonctions représentables Apprentissage de cinématiques variées de battement et de rotation par différentes structures de réseaux Structures minimales obtenues :

    22. Page 22 Choix de la méthode d’optimisation (1/2) Difficultés de convergence des méthodes classiques (gradient, SQP…) ? Présence d’optima locaux

    23. Page 23 Choix de la méthode d’optimisation (2/2) Utilisation de méthodes heuristiques pour s’affranchir des optima locaux Méthodes disponibles : Algorithmes génétiques Recherche aléatoire adaptative Recuit simulé ... Avantages : simplicité de programmation, convergence théorique garantie Inconvénients : réglage des paramètres d’exploration

    24. Page 24 Résultats d’optimisation – Rotation ?(t)

    25. Page 25 Résultats d’optimisation – Battement ?(t)

    26. Page 26 Résultats d’optimisation – Battement ?(t), critère pondéré

    27. Page 27 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude Développement du modèle de simulation OSCAB Optimisation des cinématiques Commande en boucle fermée Conclusion et perspectives

    28. Page 28 Vers une commande en boucle fermée Forte complexité du modèle de simulation (non-linéarités, matrices de changement de repère…)

    29. Page 29 Utilisation d’un modèle moyen Solution originale proposée : Rechercher un modèle simplifié pour le calcul de la commande (modèle de synthèse) Assimiler les états à leur valeur moyenne sur une période Calculer et appliquer la commande une fois par période

    30. Page 30 Recherche de modèle(s) de synthèse Hypothèses de simplification pour l’écriture de modèle(s) de synthèse : Plan de battement horizontal ? ?g,d(t) = ?/2 ? t (cf. vol stationnaire insectes et colibri) Vol dans un plan de symétrie longitudinal 3 degrés de liberté (vertical, tangage, horizontal) Mouvements des ailes symétriques : ?g(t) = ?d(t) ; ?g(t) = ?d(t) Mouvements supposés découplés ? études séparées de la commande selon les 3 d.d.l. Une seule tranche par aile Puis application de la commande sur le modèle initial complet (nécessité d’une commande suffisamment robuste)

    31. Page 31 Modélisation selon l’axe vertical (1/2) Choix des vecteurs d’état et de commande : État : position et vitesses verticales

    32. Page 32 Modélisation selon l’axe vertical (2/2) Application : équations de l’évolution verticale

    33. Page 33 Méthode du backstepping Systèmes en cascade de la forme :

    34. Page 34 Structure de la boucle fermée

    35. Page 35 Commande selon l’axe vertical

    36. Page 36 Commande selon l’axe de tangage (1/3)

    37. Page 37 Commande selon l’axe de tangage (2/3)

    38. Page 38 Commande selon l’axe de tangage (3/3)

    39. Page 39 Commande selon l’axe horizontal

    40. Page 40 Autres points abordés Reconstruction de la vitesse verticale à l’aide d’un observateur non linéaire par modes glissants ? Intérêt : substituer à des capteurs matériels des capteurs logiciels Utilisation en boucle fermée des cinématiques optimales modélisées par RN Réduction du nombre de paramètres de commande pour le mouvement vertical ex. : commande en amplitude de battement (?m) seul, ou en déphasage (??) seul Difficultés de convergence, du fait du non-découplage entre les fonctions d’équilibrage du poids et de suivi de la consigne

    41. Page 41 Plan Introduction : contexte et positionnement de l’étude Développement du modèle de simulation OSCAB Optimisation des cinématiques Commande en boucle fermée Conclusion et perspectives

    42. Page 42 Conclusion (1/2) Développement du modèle de simulation OSCAB Capacité d’un modèle basé sur une approche locale à reproduire correctement les efforts exercés sur un microdrone à ailes battantes Prise en compte de représentations analytiques exactes de cinématiques quelconques Avantages offerts par la structure modulaire Intérêt du couplage RN/AG pour l’optimisation des cinématiques Confirmation de résultats expérimentaux sur l’influence du déphasage de la rotation Faible nombre de paramètres Gain de portance totale

    43. Page 43 Conclusion (2/2) Réalisation d’une commande en boucle fermée Utilisation d’une commande non linéaire Commande calculée à partir d’un modèle moyen discret Bonnes performances sur les plans dynamique (rapidité) et statique (précision)

    44. Page 44 Perspectives et travaux futurs Modélisation Recalage des modèles aérodynamiques à partir des mesures expérimentales dans le cadre de REMANTA Introduction de la déformation des ailes et des effets aéroélastiques associés Optimisation des cinématiques Approche multicritère Commande en boucle fermée Approches multimodèles pour le contrôle selon les 6 degrés de liberté Modèle hybride « boîte grise », associant RN pour la modélisation des phénomènes mal connus (effets aéro) et modèles de connaissances (équations mécaniques)

    45. Page 45 Questions

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