A Data-driven Approach for Rapid Detection of Aeroelastic Modes from Flutter Flight Test Based on Limited Sensor Measurements

要約

フラッター飛行試験では、航空機の揚力面に人工的な励起を加えることにより、機体の空力弾性安定性を評価します。
その後の応答が捕捉および分析されて、システムの周波数と減衰特性が抽出されます。
ただし、ノイズの混入、乱流、モードの非最適な励起、および 1 つ以上のセンサーのセンサーの誤動作により、抽出プロセスに時間がかかり、抽出プロセスが中断されます。
空力弾性モードの特定と分析のプロセスを促進するために、この研究では時間遅延埋め込み動的モード分解技術を実装しています。
このアプローチは、堅牢な主成分分析手法と、スパース モードの自動かつ最適な選択を可能にするスパース促進基準によって補完されます。
この実装では、この研究論文の 5 番目の著者によって提供された匿名化されたフラッター フライト テスト データが利用されます。
この方法論では、入力励起についての知識がないと仮定し、加速度計チャネルによって捕捉された応答のみを扱い、空力弾性モードを迅速に特定します。
この方法では、圧縮センシング アルゴリズムを組み込むことで、利用可能なセンサーの数が限られている場合でも、空力弾性モードを識別できるようになります。
この拡張により、方法論の堅牢性と有効性が大幅に向上し、フラッター テスト キャンペーン中のリアルタイム実装に最適な選択肢となります。

要約(オリジナル)

Flutter flight test involves the evaluation of the airframes aeroelastic stability by applying artificial excitation on the aircraft lifting surfaces. The subsequent responses are captured and analyzed to extract the frequencies and damping characteristics of the system. However, noise contamination, turbulence, non-optimal excitation of modes, and sensor malfunction in one or more sensors make it time-consuming and corrupt the extraction process. In order to expedite the process of identifying and analyzing aeroelastic modes, this study implements a time-delay embedded Dynamic Mode Decomposition technique. This approach is complemented by Robust Principal Component Analysis methodology, and a sparsity promoting criterion which enables the automatic and optimal selection of sparse modes. The anonymized flutter flight test data, provided by the fifth author of this research paper, is utilized in this implementation. The methodology assumes no knowledge of the input excitation, only deals with the responses captured by accelerometer channels, and rapidly identifies the aeroelastic modes. By incorporating a compressed sensing algorithm, the methodology gains the ability to identify aeroelastic modes, even when the number of available sensors is limited. This augmentation greatly enhances the methodology’s robustness and effectiveness, making it an excellent choice for real-time implementation during flutter test campaigns.

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