Die Arbeit setzt sich mit der Parameteridentifizierung nichtlinearer, dynamischer Prozesse am Beispiel der Flugzeugbewegung der zweimotorigen DORNIER DO 28 auseinander. Als Identifizierungsverfahren wird ein Maximum-Likelihood Ausgangsfehler-Verfahren für allgemeine, nichtlineare Zustandsmodelle ausgewählt und entwickelt. Zusätzliche Optionen machen das ML-Identifizierungsverfahren zu einem universell einsetzbaren und flexibel anwendbaren Werkzeug. Eine Analyse des Prozesses Flugzeugbewegung mit linearisierten Gleichungen ermöglicht einen ersten Blick in das grundsätzliche, dynamische Verhalten der Flugzeugbewegung, zeigt die möglichen Stell- und Meßgrößen, sowie das Einwirken der atmosphärischen Windstörungen auf. Aufgrund dieser Beschreibung werden Beobachtbarkeit, Steuerbarkeit und Identifizierbarkeit des Prozesses Flugzeugbeobachtung besprochen und einige allgemeine Anforderungen an die Versuchsdaten dargestellt. Anschießend werden Möglichkeiten der Optimierung des Anregungssignals zur Erhöhung der Parameter-Schätzgüte aufgezeigt und im Frequenzbereich optimierte, breitbandige Stufensignale vorgestellt, die in den Flugversuchen auch verwendet werden. Das in der Arbeit entwickelte Mehrpunkt-Simulationsmodell kann auch für andere Propeller-Flugzeugtypen angepaßt werden.
Ein Beitrag zur Genauigkeitssteigerung bei der Parameteridentifizierung nichtlinearer Prozesse am Beispiel der Flugzeugbewegung
1989
157 Seiten, 52 Bilder, 6 Tabellen, 123 Quellen
Hochschulschrift
Deutsch