Design of a Type Two Fuzzy-based system to Control the Pitch Rate of the Cessna Citation X
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-3802.vid In this research, a novel control methodology developed at the Laboratory of Applied Research in Active Controls, Avionics and AeroServoElasticity (LARCASE) based on a Type Two Adaptive Fuzzy Sliding Mode control system to control the pitch rate of the Cessna Citation X aircraft is presented. For this purpose, a simulation platform developed at LARCASE was used to simulate the non-linear behavior of the Cessna Citation X aircraft. This platform was designed using flight data obtained from a Research Aircraft Flight Simulator (RAFS) manufactured by CAE Inc. and which has a Level D qualification for its flight dynamics and propulsion model. According to the Federal Aviation Administration (FAA), this is the highest level of qualification for flight simulators. This study aims to design a controller that can satisfy pitch rate tracking performance. Hence, Type Two Adaptive Fuzzy Sliding Mode Control (T2AFSMC) is suggested for this application to combine the robustness of Sliding Mode Control (SMC) with the flexibility of Type Two Fuzzy Logic Control (T2FLC). Traditional SMC has some limitations in dealing with uncertainties, nonlinearities, and disturbances in complex systems. Therefore, a Type Two Fuzzy Logic System is used to approximate the unknown dynamics of the aircraft while the sliding mode controller drives the aircraft to its desired state. In addition, some adaptation laws are employed to tune the parameters of the Type Two Fuzzy System during the simulation period. Finally, the simulation outputs demonstrate the effectiveness of the T2AFSMC in achieving good tracking performance and robustness in controlling the pitch rate of the Cessna Citation X aircraft as a complex system.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle