Virtual reference feedback tuning : a predictor based approach

Nowadays the increasing interest in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for a large variety of operation calls for high-performance control strategy. In particular the low level controller of the attitude and attitude rate is of particular importance for most of flight operations. Usually traditional controllers are model-based, developed on the physical knowledge, building a model of the system, using for example first principles to control it. The performance of the controller is based on the correctness of the model developed and does not take into account uncertainty in physical dimension and the degree of detail, furthermore, model that are found for other purpose are too complex for control system design. Data-driven methods overcome this issues since they do not rely on the model but use experimental data to retrieve the controllers. In the data-driven approach the Virtual reference feedback tuning (VRFT) has been identified as an attractive method to define the required behaviour of the system and tune the controller parameters. The main drawbacks of this approach are given by the structured form of the controllers, usually PIDs, if the ideal controller that ensure model matching is not in the class of controller chosen high performance cannot be reached. The purpose of the thesis is to substitute the canonical identification of the controller in the VRFT framework with Subspace identification methods, that give unstructured solution in particular the optimale version of the predictor based system identification (PBSIDopt) proved to be an attractive method that identifies an unstructured controller that overcome the main limitations of the original VRFT algorithm. UAV are of increasing use in a wide range of operation and a quick reconfiguration of the UAV capabilities could maximize the operating time. It turned out that VRFT is a valuable method to quick re-tuning an existing controller already implemented in the computing complex of the aircraft. However due to the precision needed for some operation high performance in dynamic behaviour is required,it turns out that the lack of knowledge and the complexity of the system leads to hard identification of the controller class that ensure high performance.

Al giorno d’oggi il crescente interesse per gli aeromobili a pilotaggio remoto (APR) per un’ampia varietà di operazioni richiede una strategia di controllo ad alte prestazioni. In particolare il controllore di basso livello dell’assetto e del tasso di assetto `e di particolare importanza per la maggior parte delle operazioni di volo. Solitamente i controllori tradizionali sono basati su modelli, sviluppati sulla conoscenza fisica, costruendo un modello del sistema, utilizzando ad esempio i primi principi per controllarlo. Le prestazioni del controllore si basano sulla correttezza del modello sviluppato e non tengono conto dell’incertezza nella dimensione fisica e del grado di dettaglio, inoltre, i modelli che si trovano per altri scopi sono troppo complessi per la progettazione del sistema di controllo. I metodi basati sui dati risolvono questo problema poich´e non si basano sul modello ma utilizzano dati sperimentali per recuperare i controller. In precedenza, nell’approccio basato sui dati, il Virtual Reference Feedback Tuning (VRFT) `e stato identificato come un metodo interessante per definire il comportamento richiesto del sistema e regolare i parametri del controller. I principali svantaggi di questo approccio sono dati dalla forma strutturata dei controllori, solitamente PID, nel caso in cui non sia possibile raggiungere il controllore ideale che garantisca il model matching non nella classe di controllori prescelti ad alte prestazioni. Gli APR sono di uso crescente in un’ampia gamma di operazioni, una rapida riconfigurazione delle capacit`a del velivolo potrebbe massimizzare il tempo operativo. Si `e scoperto che VRFT `e un metodo prezioso per risintonizzare rapidamente un controller esistente gi`a implementato nel complesso informatico dell’aeromobile. Tuttavia, a causa della precisione necessaria per alcune operazioni, e richiesta un’elevata prestazione nel comportamento dinamico, la mancanza di conoscenza del sistema porta a identificazione rigida della classe del controller che garantisce prestazioni elevate.