Nonlinear modeling and observer design for thrust estimation of small-scale turbojet engines in aerial humanoid robotics

Turbojet engines have long been used in flight applications. Their high energy and power density makes them an attractive choice for propulsion in aerial vehicles. In recent years, scaled-down versions of turbojets have found commercial footing in remote-controlled model airplanes, drones, and even manned jet suits. These small-scale engines come in varying sizes, ranging from a soda can to a shoe box, and can produce peak thrusts from 20 N to over 1000 N. The iRonCub is a vertical take-off and landing (VTOL) aerial humanoid robot that uses four small-scale turbojets for propulsion - one on each arm and two on the back. Accurate online estimation of turbojet thrusts is crucial for a stable flight, and this thesis presents a novel methodology to address this challenge. A major obstacle to accurate thrust estimation in small-scale turbojets is the lack of comprehensive and reliable engine state measurements. To overcome this, we use a data-driven approach. The data for system identification is collected by running the turbojets in a custom-built test bench. The turbojet thrust dynamics is characterised as a nonlinear second-order system. Then, a grey-box implementation of a data-driven modelling technique called "Sparse Identification of Nonlinear Dynamics" (SINDy) is employed to identify the system model. Finally, an observer based on the Extended Kalman Filter (EKF) is designed to fuse the turbojet shaft speed measurements with the identified system model to provide an accurate real-time estimate of engine thrust that is robust to engine failures and measurement delay. The overall methodology is implemented on two different small-scale turbojets used on the iRonCub; the JetCat-P160-RXi-B and the JetCat-P220-RXi. The observer is tuned and its performance is evaluated with experiments. The error in estimation is found to be within 5 N for each turbojet engine under flight conditions.

I motori a turbogetto sono stati a lungo utilizzati nelle applicazioni di volo. La loro elevata densità di energia e potenza li rende una scelta interessante per la propulsione nei veicoli aerei. Negli ultimi anni, versioni in scala ridotta di turboreattori hanno trovato una base commerciale in modellini di aeroplani telecomandati, droni e persino tute a reazione con equipaggio. Questi motori su piccola scala sono disponibili in varie dimensioni, che vanno da una lattina di soda a una scatola da scarpe, e possono produrre spinte di picco da 20 N a oltre 1000 N. L'iRonCub è un robot umanoide aereo a decollo e atterraggio verticale (VTOL) che utilizza quattro turboreattori su piccola scala per la propulsione: uno su ciascun braccio e due sul retro. La stima online accurata delle spinte del turbogetto è fondamentale per un volo stabile e questa tesi presenta una nuova metodologia per affrontare questa sfida. Uno dei principali ostacoli alla stima accurata della spinta nei turboreattori su piccola scala è la mancanza di misurazioni dello stato del motore complete e affidabili. Per ovviare a questo, utilizziamo un approccio basato sui dati. I dati per l'identificazione del sistema vengono raccolti eseguendo i turbogetti in un banco di prova personalizzato. La dinamica di spinta del turbogetto è caratterizzata come un sistema non lineare del secondo ordine. Quindi, viene impiegata un'implementazione gray-box di una tecnica di modellazione basata sui dati chiamata "Sparse Identification of Nonlinear Dynamics" (SINDy) per identificare il modello di sistema. Infine, un osservatore basato sul filtro di Kalman esteso (EKF) è progettato per fondere le misurazioni della velocità dell'albero del turbogetto con il modello di sistema identificato per fornire una stima accurata in tempo reale della spinta del motore che sia robusta per guasti del motore e ritardo di misurazione. La metodologia complessiva è implementata su due diversi turbogetti di piccola scala utilizzati sull'iRonCub; il JetCat-P160-RXi-B e il JetCat-P220-RXi. L'osservatore è sintonizzato e le sue prestazioni sono valutate con esperimenti. L'errore di stima risulta essere entro 5 N per ciascun motore turbogetto in condizioni di volo.