FitlabGui: Datenanalyse, Systemidentifizierung und Flugeigenschaftsbewertung
Susanne Seher-Weiß, DLR e.V.
Am Institut für Flugsystemtechnik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. basieren viele Forschungsaufgaben auf der Auswertung von Flugversuchsdaten. Für wiederkehrende Standardaufgaben wie Datenvisualisierung, Frequenzgangerzeugung, Systemidentifizierung und Flugeigenschaftsanalyse wurde deshalb das Software-Tool FitlabGui entwickelt.
Für die Frequenzgangerzeugung stehen drei verschiedene Verfahren zur Verfügung und bei der Systemidentifizierung sind das Maximum Likelihood Verfahren im Zeit- und im Frequenzbereich sowie die Frequency Response Methode implementiert. Damit können linear und nichtlineare Modelle sowie Polynommodelle für Übertragungsfunktionen bestimmt werden. Zur Optimierung im Rahmen der Identifizierung werden entweder ein Gauß-Newton Verfahren oder der Subplex Algorithmus verwendet. Im Bereich der Flugeigenschaftsanalyse sind diverse quantitative Kriterien implementiert, die auf gemessenen Zeitbereichsdaten oder Frequenzgängen basieren. Außerdem können Mission Task Element Manöver ausgewertet werden.
Alle Plots werden als MATLAB® Figures erzeugt, damit sie einfach modifiziert, abgespeichert und exportiert werden können. Im Bereich der Systemidentifizierung wird bei linearen Systemen die Control System Toolbox für die Simulation und Frequenzgangerzeugung verwendet. Bei nichtlinearen Systemen ist auch die Identifizierung von Parametern in Simulink® Modellen sowie von Modellen, die in C++ geschrieben sind, möglich. Für die Optimierung während der Identifizierung können Routinen der Optimization Toolbox genutzt werden, falls der Benutzer die entsprechende Lizenz besitzt.
Mit FitlabGui wurden bereits Modelle für Fluggeräte verschiedenster Arten (Segelflugzeuge, Kleinflugzeuge, Passagierflugzeuge, Raumgleiter, Modellhubschrauber, Tragschrauber, Hubschrauber) erstellt. Flugeigenschaftsanalysen wurden für diverse Hubschrauber durchgeführt, um unterschiedliche Regelungssysteme und Steuerorgane zu bewerten.
Aufgezeichnet: 2 Jul 2019
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