Enhancing incremental NDI control with L1 adaptive augmentation in a longitudinal autopilot

Incremental Nonlinear Dynamic Inversion (INDI) has become a popular control method in high-performance aerospace applications, as it reduces the need of a traditional scheduling of the controller parameters through the flight envelope. However, being a model-based architecture, the use of INDI can lead to a reduction of performance when uncertainties in the controlled system are present. Adaptive control techniques, which have a rich history in the aerospace field, can be used to compensate for the uncertainties, therefore achieving more consistently the desired performance. This thesis focuses on the formulation for the augmentation of an INDI controller with an L1 adaptive controller, specifically designed to compensate for uncertainties lumped in a piecewise-constant approximation. Additionally, a hedging-like modification to the predictor present inside the adaptive component is proposed, to prevent instability during actuator saturation. The basic INDI controller and the version with the adaptive augmentation are implemented as part of an autopilot controlling a model of the longitudinal dynamics of an aircraft, and through an extensive Monte Carlo analysis it is shown that the augmented controller achieves better performance when uncertainties affect the system.

La tecnica di controllo nota come ``Incremental Nonlinear Dynamic Inversion'' (INDI) è diventata popolare nelle applicazioni aerospaziali ad alte prestazioni, in quanto riduce le necessità di scheduling dei parametri presente nei controllori tradizionali. Essendo un'architettura basata su un modello del sistema, nel controllo tramite INDI si riscontra una riduzione delle prestazioni quando sono presenti incertezze nel sistema controllato. Le tecniche di controllo adattivo, che vantano una lunga storia nel settore aerospaziale, possono essere utilizzate per compensare tali incertezze, permettendo di recuperare prestazioni vicine a quelle desiderate in modo più frequente, in presenza di disturbi. Questa tesi si concentra sulla formulazione matematica per l'aggiunta all'INDI di un controllore adattativo L1 progettato per compensare disturbi costanti a tratti presenti nel canale di controllo, dovuti a una incertezza nel modello usato dal controllore INDI. Inoltre, la tesi affronta le modifiche necessarie per prevenire l'instabilità del controllore adattativo durante la saturazione degli attuatori. Il controllore INDI e la sua versione con l'aggiunta del controllore adattativo sono stati implementati come parte di un autopilota che controlla un modello della dinamica longitudinale di un aereo, e attraverso un'ampia analisi Monte Carlo, si dimostra che l'aggiunta del controllore adattativo permette di ottenere prestazioni migliori quando il sistema è influenzato da incertezze.