A Hybrid Polynomial Stall Model for the Longitudinal Dynamics of a UAV

Modélisation Hybride Polynomiale du Décrochage pour la Dynamique Longitudinale d'un Drone

Vincent Guibert (1, 2) , Jean-Philippe Condomines (1) , Mathieu Brunot (2) , Jean-Marc Biannic (2) , Murat Bronz (1)

1 ENAC - Ecole Nationale de l'Aviation Civile
2 DTIS, ONERA, Université de Toulouse [Toulouse]

Modeling the longitudinal dynamics of a fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV) at high angles of attack is not an easy task. Indeed, when the airplane approaches stall, non-linear effects appear, including transient behaviors and an aerodynamic hysteresis. Although some models are present in the literature to address these aspects, they are usually aerodynamics-based and often too complex for analysis and control applications. Therefore, this paper presents a new hybrid polynomial formulation for the modeling of the aerodynamic coefficients. In addition, a Linearly Constrained Least Squares (LCLS) process guaranteeing continuity at the mode transitions is proposed for the identification of the model. The Hybrid Polynomial Stall Model (HPSM) is finally identified on experimental wind tunnel data, showcasing its ability to accurately predict a UAV's dynamics.

Modéliser la dynamique longitudinale d'un drone à voilure fixe n'est pas tâche aisée à hauts angles d'incidence. En effet, lorsque l'appareil approche du décrochage des effets non-linéaires apparaissent, notamment des phénomènes transitoires et une hystérésis aérodynamique. Bien que divers modèles sont présents dans la littérature pour modéliser ces aspects, ils sont souvent basés sur des connaissances aérodynamiques et trop complexes pour des applications d'analyse et de commande. C'est pourquoi ce papier présente une nouvelle modélisation hybride polynomiale pour les coefficients aérodynamiques. De plus, un processus d'identification par moindres carrés sous contrainte linéaire garantissant la continuité lors du changement de mode est proposé. Le modèle est enfin identifié sur des données expérimentales en soufflerie, montrant son aptitude à prédire le comportement d'un drone.

Domaines: Automatique / Robotique

Vincent Guibert, Jean-Philippe Condomines, Mathieu Brunot, Jean-Marc Biannic, Murat Bronz. A Hybrid Polynomial Stall Model for the Longitudinal Dynamics of a UAV. 2022 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), Jun 2022, Dubrovnik, Croatia. pp.608-616, ⟨10.1109/ICUAS54217.2022.9836172⟩. ⟨hal-03739973⟩