A NEW ALTERNATIVE AIR DATA COMPUTATION METHOD BASED ON ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

HAVA VERİLERİNİN HESAPLANMASINDA YAPAY SİNİR AĞLARINA DAYALI YENİ BİRALTERNATİF YÖNTEM

Özet

Air Data Computer (ADC) is an important equipment of the aircraft and the performance of the ADC directly affects the safety and efficiency of the flight. The ADC uses sensors to get small amounts of original messages, such as dynamic pressure, static pressure, and total temperature and computes the air data parameters such as airspeed, pressure altitude, Mach number, static air temperature etc. that have fundamental importance for flight control systems and navigation systems. When ADC failure occurs; there is no alternative way to compute air data parameters in the aircraft. In order to overcome this problem, in this paper, an alternative air data computation method based on artificial neural networks (ANN) is presented. The data set used to train proposed neural model is obtained from the Digital Flight Data Acquisition Unit (DFDAU) of a commercial Boeing 737-400 type aircraft. Simulation results clearly show that the proposed neural method can be used as an alternative air data computation method when ADC failure. The proposed method also provides simple and high accuracy method for computation of the air data parameters instead of traditional nonlinear ADC equations.

Abstract

Hava Veri Bilgisayarı (HVB)uçağın en önemli ekipmanlarından birisidir ve HVB’nin performansı uçuşun güvenlik ve verimini doğrudan etkilemektedir. HVB, dinamik basınç, statik basınçve toplam sıcaklık gibi orijinal bilgileri almak amacıyla çeşitli sensörlerkullanmakta ve uçuş kontrol sistemleri ve seyrüsefer sistemleri için hayati öneme sahip olan hava hızı, basınç irtifası, Mach sayısı, statik hava sıcaklığı gibi parametreleri hesaplamaktadır.HVB’nin herhangi bir şekilde arızalanması durumunda uçakta bu parametrelerin hesaplanması için alternatif bir yöntem bulunmamaktadır. Bu problemin üstesinden gelmek amacıyla bu çalışmada, yapay sinir ağlarına dayalı alternatif bir hava verileri hesaplama yöntemi sunulmuştur. Önerilen sinir ağımodelini eğitmek için kullanılacak olan veri kümesi Boeing 737-400 tipi ticari bir uçağın Digital Flight Data Acquisition Unit’inden elde edilmiştir. Önerilen sinir ağı modelinin, HVBarızalarında alternatif bir hava veri hesaplama yöntemi olarak kullanılabileceği simülasyon sonuçlarından açıkça görülmektedir.Önerilen yöntem aynı zamanda, geleneksel HVB’da kullanılan doğrusal olmayan eşitliklerle hesaplama yöntemine kıyasla basit ve yüksek doğruluklu bir hesaplama yöntemi sunmaktadır.