Model-Based In-Flight Icing Detection for Fixed-Wing UAVs
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3100357Utgivelsesdato
2023Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Det kommersielle markedet har vært vitne til en bemerkelsesverdig økning iforekomsten av ubemannede fly (UAV-er) i nyere tid. Denne raske vekstenhar ført til økende bekymring rundt sikker bruk av UAV-er. Blant de ulikefarene knyttet til bruken av UAV-er, er ising under flygning en trussel som kanfå alvorlige konsekvenser for UAV-ers ytelse og stabilitet. Målet med dennemasteroppgaven er å utvikle en modellbasert metode for å detektere ising påUAV-er under flyging.Det første steget i denne prosessen omhandler utformingen av optimal-iserte eksperimenter der hensikten er å samle data som best beskriver denlaterale og longitudinale dynamikken. Dataen som samles inn, analyseres vedhjelp av konvensjonelle metoder for systemidentifikasjon av flydynamikk, somequation-error-metoden og output-error-metoden. Disse metodene anvendes tilå estimere stabilitets- og kontrollderivatene til Skywalker X8 UAV-en, sommodellerer den underliggende dynamikken i nominell og iset tilstand. Til trossfor den primitive sensorpakken ombord på UAV-en og den sterke vinden un-der flyeksperimentene, resulterte modellene fra equation-error metoden i R2-verdier på rundt 0,6 sammenliknet med den observerte dynamikken.Metoden som brukes i denne masteroppgaven kombinerer de identifisertemodellene av flyet med og uten ising med en multi-modell adaptiv estimer-ingsstrategi. Denne metoden er drevet av en bank av utvidede Kalman-filtre(EKF-er) for å detektere og kvantifisere graden av ising under flyging. På grunnav at UAV-en krasjet og brant opp under forsøket, ble ikke den isede flymodel-len identifisert. I stedet viste isdeteksjonsmetoden sitt potensial i simuleringerved bruk av tidligere identifiserte koeffisienter. Estimatoren var i stand til åoppdage og kvantifisere isingsnivåer i ulike simulerte flyscenarier under isedeforhold og identifisere riktig alvorlighetsgrad av ising med en gjennomsnittligforsinkelse på ca. 5 s. The commercial market has witnessed a remarkable surge in the prevalenceof small, low-cost unmanned aerial vehicles (UAVs) in recent times. However,this rapid growth raises a crucial concern: ensuring the safe operation of theseUAVs. Among the various hazards they face, in-flight icing emerges as a signi-ficant threat that can seriously impact the performance and stability of UAVs.Consequently, it poses an escalating risk to their overall safety. To address thisissue, the primary objective of this master’s thesis is to devise a cost-effectiveand efficient methodology for model-based in-flight icing detection specificallydesigned for fixed-wing UAVs.The research begins with the design of preliminary system identificationexperiments optimized for the identification of the dynamics at the dominantfrequencies in the lateral and longitudinal modes. The data gathered is ana-lyzed by utilizing conventional aircraft system identification algorithms suchas the equation-error method and the output error method. These methodsare designed to identify stability and control derivatives of the Skywalker X8fixed-wing UAV in order to model its dynamics in normal and icing conditions.Despite the basic sensor suite and strong winds during the flight experiments,the equation-error method resulted in models with R2 scores of around 0.6when compared with the observed dynamics.The methodology investigated in this thesis combines the identified modelsof clean and iced airframes with a multiple-model adaptive estimation frame-work. This is driven by a bank of extended Kalman filters (EKFs) in order todetect and quantify the presence of icing in flight. Due to the UAV crashingduring flight experiments, the iced airframe model was not identified. Instead,the icing detection scheme proved its potential in simulations using other setsof coefficients. It was able to correctly detect and quantify icing levels in aselection of simulated scenarios of flight in icing conditions, identifying thecorrect icing severity after about 5 s on average.