Martyna Ulinowicz

Identification of Aeronautical System Parameters using a Genetic Algorithm

Streszczenie:

Przegląd metod identyfikacji stosowanych w lotnictwie wskazuje, że głównie wykorzystywane są metody deterministyczne. W tego rodzaju metodach identyfikacji występuję zazwyczaj obliczanie ekstremów wskaźników jakości. Niedostatkiem metod deterministycznych jest ich tendencja do zbiegania do najbliższego ekstremum wskaźnika jakości, które nie musi stanowić ekstremum globalnego. Powoduje to pogorszenie wyników identyfikacji. Ponadto metody deterministyczne są zazwyczaj wrażliwe na dobór startowych wartości parametrów obliczeń, co może skutkować trudnościami w uzyskaniu zbieżności numerycznej.

       Zastosowanie do identyfikacji metod heurystycznych, w szczególności Algorytmów Genetycznych ma wiele zalet w porównaniu do podejścia deterministycznego. W Algorytmach Genetycznych przeszukiwana jest cała przestrzeń dopuszczalnych parametrów modelu, dzięki czemu możliwe jest wyznaczenie globalnego ekstremum wskaźnika jakości. Jednakże słabością niektórych realizacji Algorytmów Genetycznych dokładność uzyskanych wyników numerycznych.

       W rozprawie doktorskiej opracowano i zweryfikowano nową metodę identyfikacji o nazwie Two-Step Genetic Algorithm for Aeronautical Applications (TSG3A), stanowiącą propozycję rozwiązania problemu podwyższenia dokładności rozwiązania, przy zwiększonej odporności na zbieganie się do lokalnego ekstremum. Opracowana metoda składa się z dwóch następujących po sobie kroków, w których wykorzystywana jest podobna struktura algorytmu genetycznego i przeszukiwana cała przestrzeń populacji. Kroki algorytmu różnią się definicją analizowanych populacji.

       Metoda identyfikacji TSG3A zaimplementowana w środowisku MatLab została zweryfikowana przez identyfikację parametrów dwu modeli stosowanych w lotnictwie: liniowego modelu systemu indywidualnego wychylania klap skrzydła samolotu oraz nieliniowego modelu ruchu samolotu.

       Wyniki przeprowadzonych symulacji wskazują, że metoda jest efektywna i umożliwia skuteczną estymację parametrów modeli liniowych i nieliniowych sformułowanych  w postaci układów równań różniczkowych zwyczajnych pierwszego rzędu. Może ona zapewnić efektywną identyfikację systemów z dużą liczbą parametrów dla przypadków, w których podejście deterministyczne może być nieefektywne.

       Część pracy została przygotowana w ramach projektów: 'New Track integrated Electrical Single Flap Drive System', nr 030789, koordynowanego przez EADS IW, finansowanego przez KE (6 FP) oraz "Program rozwoju dydaktycznego Wydziału Mechanicznego Energetyki i Lotnictwa Politechniki Warszawskiej" finansowanego w ramach Programu Operacyjnego UE Kapitał Ludzki.