Desarrollo de una simulación compleja matemática y de hardware en bucle del sistema para controlar la inclinación de secciones de mecanización del ala
Autores: Chibizov, Aleksandr; Podzharskaya, Marina; Trofimov, Alexey
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Desarrollo de una simulación compleja matemática y de hardware en bucle del sistema para controlar la inclinación de secciones de mecanización del ala
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Aeroespacial
Palabras clave
Enfoque
Sistema de control sesgado
Método de simulación Hardware-in-the-Loop
Modelo matemático
Algoritmos de detección de distorsiones
Banco de simulación semi-randomizado
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
En este artículo, se discute un enfoque innovador para el desarrollo de un sistema de control de sesgo con el fin de aumentar la velocidad y calidad del desarrollo de este sistema. Para lograr este objetivo, elegimos el método de simulación Hardware-in-the-Loop, que consistió en crear un modelo matemático para probar una unidad de control real. Este método redujo los costos de tiempo y materiales tanto en las etapas de desarrollo como de prueba al permitir una rápida reconfiguración del sistema y el cambio de parámetros del modelo de control. Como resultado de este trabajo, desarrollamos un complejo de simulaciones matemáticas y a escala real, que incluyó el esquema de simulación SCS con algoritmos de detección de distorsiones y un banco de simulación semi-aleatorio SCS.
Descripción
En este artículo, se discute un enfoque innovador para el desarrollo de un sistema de control de sesgo con el fin de aumentar la velocidad y calidad del desarrollo de este sistema. Para lograr este objetivo, elegimos el método de simulación Hardware-in-the-Loop, que consistió en crear un modelo matemático para probar una unidad de control real. Este método redujo los costos de tiempo y materiales tanto en las etapas de desarrollo como de prueba al permitir una rápida reconfiguración del sistema y el cambio de parámetros del modelo de control. Como resultado de este trabajo, desarrollamos un complejo de simulaciones matemáticas y a escala real, que incluyó el esquema de simulación SCS con algoritmos de detección de distorsiones y un banco de simulación semi-aleatorio SCS.