Need for Avionics in Civil, Military and Space Systems

Avionics are advanced electronics used in aircraft, spacecraft and satellites. These systems perform various functions including communication, navigation, flight control, display systems, flight management etc. There is a great need…

Boomi Nathan

Introduction to Tool-Based Design and Evaluation of Resilient Flight Control Systems

A large transport aircraft simulation benchmark (REconfigurable COntrol for Vehicle Emergency Return RECOVER) has been developed within the European GARTEUR Flight Mechanics Action  Group 16  (FM-AG(16))  on  Fault  Tolerant Control (2004-2008)  for  the integrated evaluation of fault detection, identification (FDI) and  reconfigurable flight control systems. The  benchmark includes a  suitable set  of  assessment criteria  and  failure  cases, based on reconstructed accident scenarios, to assess the potential of new adaptive control strategies to improve aircraft survivability. The application of reconstruction and modeling techniques, using accident flight data for validation, has resulted in high fidelity non-linear aircraft  and  fault models to evaluate new Fault Tolerant Flight Control (FTFC) concepts and their real-time performance to accommodate in-flight  failures  (Edwards et al., 2010). This  chapter will  give  an  overview of  advanced flight  control  developments and  pilot training  related  initiatives  to  reduce  the  amount  of  in-flight  loss-of-control  (LOC-I) accidents. The  GARTEUR  RECOVER  benchmark, validated with  accident flight  data  and used  during the GARTEUR FM-AG(16) program, will be described. The modular features of…

Boomi Nathan

Introduction to Effects of Automatic Flight Control

System on Chinook Underslung Load Failures One of the major  helicopter attributes is its ability  to transport cargo  externally in the form of external slung  loads  (see Fig. 1). Commercial and  military operators accept  the  fact that using  a helicopter for  external load  transportation is usually expensive in  terms  of both money and time. However, helicopters still have the significant advantage of accessing unreachable sites.  Operations of helicopters with  external loads  impose limitations to the use of the helicopter, as for example: helicopter maximum forward speed is usually severely reduced because of the danger on dynamic instabilities of the load; due to external load the aerodynamic drag can become excessive, resulting in power and control limitations on the helicopter. The problem addressed in this chapter concerns the behaviour of a helicopter following the  premature breakdown of one  of its  cables  sustaining the  slung  load.  As  a specific  example, the Chinook helicopter CH-47B with  an external load  will be considered. The CH-47 (Chinook) is a twin-engine tandem rotor helicopter (see Fig. 1) designed for all- weather, medium-sized transport type  operations. The  three  bladed rotors  are  driven in opposite directions (front rotor rotates anticlockwise, rear rotor rotates…

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Introduction to Fault Tolerant Flight Control Techniques with Application to a Quadrotor UAV Testbed

Unmanned Aerial  Vehicles (UAVs) are gaining more  and  more  attention during the last few years  due  to  their  important contributions and  cost-effective  applications in  several  tasks such  as  surveillance, search  and  rescue  missions, geographic studies,  as  well  as  various military and  security applications.   Due  to  the  requirements of autonomous flight  under different flight  conditions without a  pilot  onboard, control   of  UAV  flight  is  much  more challenging compared with  manned aerial  vehicles  since  all operations have  to be carried out  by the automated flight  control,  navigation and  guidance algorithms embedded on the onboard flight microcomputer/microcontroller or with limited interference by a ground pilot if needed. As an  example of UAV systems, the  quadrotor helicopter is relatively a simple,  affordable and  easy to fly system and  thus  it has been widely used  to develop, implement and  test-fly methods in  control,   fault  diagnosis,  fault  tolerant control   as  well  as  multi-agent based technologies in  formation flight,  cooperative control,   distributed control,   mobile  wireless networks and  communications.  Some  theoretical works  consider the  problems of control (Dierks   &  Jagannathan, 2008),  formation flight   (Dierks   &  Jagannathan, 2009)  and   fault diagnosis (Nguyen et al., 2009;…

Boomi Nathan

Introduction to Adaptive Feedforward Control for Gust Loads Alleviation

Active control techniques for the gust loads alleviation/flutter  suppression have been investigated extensively in the last decades to control the aeroelastic response, and improve the handling qualities of the aircraft.   Nonadaptive feedback control algorithms such as classical single input single output techniques (Schmidt & Chen, 1986),  linear quadratic regulator (LQR) theory (Mahesh et al., 1981; Newsom, 1979), eigenspace techniques (Garrard & Liebst, 1985; Leibst et al., 1988), optimal control algorithm (Woods-Vedeler et al., 1995), H∞ robust control synthesis technique (Barker et al., 1999) are efficient methods for the gust loads alleviation/flutter  suppression. However, because of the time varying characteristics of the aircraft dynamics due to the varying configurations and operational parameters, such as fuel consumption, air density, velocity, air turbulence, it is difficult to synthesize a unique control law to work effectively throughout the whole flight envelope. Therefore, a gain scheduling technique is necessary to account for the time varying aircraft dynamics. An alternative methodology is the feedforward and/or feedback adaptive control algorithms by which the control law can be updated at every time step (Andrighettoni & Mantegazza, 1998; Eversman & Roy, 1996; Wildschek et al., 2006).   With the novel development of the airborne LIght Detection and Ranging (LIDAR) turbulence sensor available for an accurate vertical gust velocity measurement at a considerable distance ahead of the aircraft (Schmitt, Pistner, Zeller, Diehl & Navé, 2007), it becomes feasible to design an adaptive feedforward control to alleviate the structural loads induced by any turbulence and extend the life of the structure. The adaptive feedforward control algorithm developed in (Wildschek et al., 2006) showed promising results for vibration suppression of the first wing bending mode. However, an unavoidable constraint for the application of this methodology is the usage of a high order Finite Impulse Response (FIR) filter.  As a result, an overwhelming computation effort was needed to suppress the structural vibration of the aircraft. In this chapter,  an adaptive feedforward control algorithm where the feedforward filter is parameterized using orthonormal basis expansions along with a recursive least square algorithm with a variable forgetting factor is proposed for the feedforward compensation of gust loads.  With the use of the orthonormal basis expansion, the prior flexible modes information of  the  aircraft dynamics can  be  incorporated to  build the  structure of  the feedforward controller. With this strategy, the order of the feedforward filter to be estimated can  be  largely reduced.    As  a  result,  the  computation effort is  greatly decreased,  and the performance of the feedforward controller for gust loads alleviation will be enhanced. Furthermore, an FFT based PolyMAX identification method and the stabilization diagram program (Baldelli et al., 2009) are proposed to estimate the flexible modes of the aircraft dynamics. The need for an integrated model of flight dynamics and aeroelasticity is brought about by the emerging design requirements for slender, more flexible and/or sizable aircraft such as the Oblique Flying Wing (OFW), HALE, Sensorcraft and morphing vehicles, etc. Furthermore, a desirable unified nonlinear simulator should be formulated in principle by using commonly agreeable terms from both the flight dynamics and aeroelasticity fields in a consistent manner. A  unified  integration framework that  blends  flight  dynamics and  aeroelastic modeling approaches with  wind-tunnel or  flight-test data  derived aerodynamic models has  been developed in (Baldelli & Zeng, 2007). This framework considers innovative model updating techniques to upgrade the aerodynamic model with data coming from CFD/wind-tunnel tests for a rigid configuration or data estimated from actual flight tests when flexible configurations are considered. Closely following the unified integration framework developed in (Baldelli & Zeng, 2007), an F/A-18 Active Aeroelastic Wing (AAW) aeroelastic model with gust perturbation is developed in this chapter, and this F/A-18  AAW aeroelastic model can be implemented as a test-bed…

Boomi Nathan

Introduction to Gain Tuning of Flight Control Laws for Satisfying Trajectory Tracking Requirements

The present chapter is concerned with presenting an approach for the synthesis of a gain- scheduled flight  control  law  that  assures compliance to  trajectory tracking requirements. More precisely, a strategy is proposed for improving the tracking performances of a baseline controller, obtained by conventional synthesis techniques, by tuning its gains.  The approach is specifically designed for atmospheric re-entry applications, in which  gain scheduled flight control  laws are typically used. Gain-scheduling design approaches conventionally construct a nonlinear controller by combining the members of an appropriate family of linear time-invariant (LTI) controllers (Leith & Leithead, 2000). The time-invariant feedback laws usually share  the same structure, and  differ  only  for  the  values  of some  tunable parameters, most  notably the  controller’s gains.  These  gains  are  generally determined taking  advantage of well-assessed LTI-based design techniques, such as pole placement and  gain/phase margin methods. However, once a set of LTI feedback laws is specified, the nonlinear controller must be synthesized, which requires an additional design step.  This step  is of considerable importance since the choice of nonlinear controller realization can greatly influence the closed  loop  performance (Leith…

Boomi Nathan

Introduction to Quantitative Feedback Theory and Its Application in UAV’s Flight Control

Quantitative feedback theory (hereafter referred as QFT), developed by Isaac Horowitz (Horowitz, 1963; Horowitz and Sidi, 1972), is a frequency domain technique utilizing the Nichols chart in order to achieve a desired robust design over a specified region of plant uncertainty.  Desired  time-domain  responses  are  transformed  into  frequency  domain tolerances, which  lead  to  bounds (or  constraints) on  the  loop  transmission function. The design  process  is  highly  transparent,  allowing  a  designer  to  see  what  trade-offs  are necessary to achieve  a desired performance level. QFT is also a unified theory that  emphasizes the use  of feedback for achieving the desired system performance tolerances despite plant uncertainty and plant disturbances. QFT quantitatively formulates these  two  factors  in the form  of (a) the set  R   {TR } of acceptable D               D  command  or  tracking  input-output  relationships  and   the   set    {T  } of  acceptable disturbance  input-output  relationships, and   (b)  a  set   {P} of  possible plants  which…

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Introduction to Fundamentals of GNSS-Aided Inertial Navigation

GNSS-aided inertial navigation is a core technology in aerospace applications from  military to civilian.   It is the product of a confluence of disciplines, from  those  in engineering to the geodetic sciences  and  it requires a familiarity with  numerous concepts within each  field  in order  for its application to be understood and  used  effectively.    Aided inertial navigation systems require the  use  of  kinematic, dynamic and  stochastic modeling, combined with optimal estimation techniques to  ascertain a  vehicle’s  navigation state  (position,  velocity and  attitude).  Moreover, these  models are  employed within different frames  of reference, depending on the application. The goal of this  chapter is to familiarize the reader with  the relevant fundamental concepts. Background Modeling motion The goal of a navigation system is to determine the state  of the vehicle’s  trajectory in space relevant to guidance and  control.  These are namely its position, velocity  and  attitude at any time. In inertial navigation, a vehicle’s path is modeled kinematically rather than dynamically, as  the  full  relationship of forces  acting  on  the  body  to  its  motion is quite  complex.    The kinematic model   incorporates  accelerations and  turn  rates  from  an  inertial measurement unit  (IMU) and  accounts for effects  on  the  measurements of the  reference frame  in which the  model  is formalized.  The kinematic model  relies  solely  on  measurements and  known physical properties of the reference frame,  without regard to vehicle dynamic characteristics.…

Boomi Nathan

Introduction to ATM systems and Wind Farms

Air safety  includes all the rules  and  processes that  enable  commercial and  cargo  aeroplanes to fly safely  across  the  European Union.  It includes rules  on aircraft  construction and  use, infrastructure safety, data  management and analysis, flying operations, and cargo. Air safety management aims to spot potential accidents and incidents before they occur. It is not the same as air security, which  seeks to prevent voluntary illegal and  harmful acts in the field  of  aviation. The  wind is  an  increasingly important  source   of  energy, but  negative impact on  air  transport is in area  of Air  Traffic  Services.  Communication Navigation and Surveillance systems are  endangered with  big  wind farms.  Primary problem is  in  radar system and is detailed described in my text. The  potential impacts of  wind farms  on  air  traffic  management include the  cumulative effects  on  the  Slovak  republic airspace management  and  surveillance infrastructure  and affect the following systems:      Primary Radar,      Secondary Surveillance Radar  (SSR),      Microwave links associated with  a) and …

Boomi Nathan

Introduction to Legal aspects of Air traffic management based on satellite navigation

“Air Traffic Control’s primary objective  is to ensure flight  safety:  pilots  in their  cockpit  are to a large  extent  « blind  » to the exterior world and,  given  the aircraft  speed and  trajectory complexity, it is necessary to control  them  from  the  ground in order to make  sure  that  of course  there  are no accidents, but  also to ensure the overall  fluidity and  efficiency  of traffic flows. Air Traffic Control (ATC) is based  on two main  pillars:  “surveillance”, which  enables ground  operators to  know   precisely where  the  aircraft   are,  and   the  “controller”, who manages the  safety  of  flights  .Ever  since  the  implementation of  radars in  the  70s-80s  as surveillance  means,   air   traffic   control    has   not   evolved  much:    ATC   is   essentially “craftsmanship”,  and   relies  entirely  on  the  controllers’  individual  capability to  handle always more  traffic. Even though air transport has exceptionally good  reliability and  safety records, to  a  large  extent   thanks to  the  high   quality of  work   performed by  air  traffic controllers, this  craftsmanship is  becoming anachronistic: in  the  information society  era, communications between controllers and pilots  are still using  the voice-radioiii!” The current Air Traffic Management (ATM) is based  on ground navigational system  such as radar and  voice  communications experience difficulty in meeting growing demand of air traffic.  Despite  economic recession ICAOiv expects   moderate growth of  air  traffic  of  3.3 percent to 5 percent during  2010-11v.According to aircraft  manufacturer Airbus, global  air passenger traffic  is set  to  increase  by  over  150% over  the  next  20 years,  representing an annual growth of  4.7%.  The  size  of  the  world’s  passenger aircraft   fleet  will  double in number from  14,016 in 2008 to 28,111. The fastest  growing regions will be India,  China  and Africa,  driven by  deregulation,  economic growth, …

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