Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı İle Uçuş Kontrol Sisteminde Arıza Tesbiti Ve Yalıtımı

Abstract

Bu tez çalışmasında modern uçakların uçuş kontrol sistemlerinde oluşabilecek arızaların, yapay sinir ağları kullanılarak tesbiti ve yalıtımı amaçlanmıştır. Öncelikle literatürde geçen arıza tesbit ve yalıtım sistemlerinin zayıf yanları incelenmiş, bu zayıflıkları giderecek şekilde yapay sinir ağ modelleri geliştirilmiştir. Geliştirilen yapay sinir ağlarının eğitimi için benzetim uygulamalarından yararlanılmış ve Levenberg-Marquardt optimizasyon algoritmaları ile çok katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağları ile uçağın uzunlamasına eksenindeki önemli dinamik parametrelerden hücum açısı ve elevatör kontrol yüzeyi açısı kestirilmiştir. Kestirilen değerlerin gerçek algılayıcı sinyalleri ile karşılaştırılması ile hatalı olan sistem bulunmuş ve yalıtılmıştır. Arızaların yapay sinir ağlarını değişik oranda etkilemesi sonucundan yararlanılarak matematiksel modeli ve giriş sinyalleri farklı yapay sinir ağları bir arada kullanılmış, elevatör kontrol yüzey açısı ve hücum açısı ölçen sanal sensörlerin nominal değerlerden sapmalarına bakılarak arızaların tesbitinde güvenilirlik artırılmıştır.The purpose of this thesis is to detect and isolate faults in the flight control systems of modern aircrafts using artificial neural networks. Inefficiencies of the previous work in the field of fault detection and isolation has been identified and artificial neural network models have been proposed to counter these disadvantages. Simulation data has been used to train a multilayer feedforward neural network using Levenberg-Marquardt optimization algorithm to estimate critical longitudinal axis parameters, elevator control surface angle, and angle of attack. The faulty system has been identified and isolated using real measurements of sensors and estimated values. The effects of faults on different neural models has been exploited by designing multiple neural networks with different input signals, mathematical models and reliability of fault detection algorithm has been augmented with the residue signals of virtual sensors measuring elevator control surface angle and aircraft angle of attack.