Induced linear time-periodic dynamics in a multirotor UAV: analysis and identification

In recent years, interest in Linear Time-Periodic (LTP) systems has grown significantly across various aeronautical fields; rotorcraft and flapping-wing micro UAVs represent some of the primary examples of applications requiring periodic modeling. This thesis aims to replicate periodic behavior by inducing LTP dynamics along the longitudinal axis of a quadrotor. This objective is achieved through a Dynamic Inversion (DI) control law, which introduces periodically time-varying parameters into the otherwise time-invariant drone dynamics. This innovative methodology was implemented and tested both in simulation and on a real quadrotor, through flight experiments conducted at the Flying Arena for Rotorcraft Technology of Politecnico di Milano. Subsequently, the data collected from both simulations and flight tests were used to identify the periodic model employing the Hench algorithm for discrete-time periodic systems. While simulations provided a preliminary assessment of both the control law implementation and the identification algorithm, the flight test results validated their effectiveness and performance.

Negli ultimi anni, l’interesse per i sistemi Lineari Tempo-Periodici (LTP) è cresciuto significativamente in diversi ambiti aeronautici; i velivoli ad ala rotante e i micro UAV ad ala battente rappresentano alcuni dei principali esempi di applicazioni che richiedono una modellazione periodica. Questa tesi si propone di replicare un comportamento periodico inducendo una dinamica LTP lungo l’asse longitudinale di un quadrirotore. Tale obiettivo viene raggiunto attraverso una legge di controllo di Inversione Dinamica, che introduce parametri periodici nella dinamica del drone, altrimenti tempo-invariante. Questa metodologia innovativa è stata implementata e testata sia in simulazione sia su un quadrirotore reale, attraverso esperimenti di volo condotti presso la Flying Arena for Rotorcraft Technology del Politecnico di Milano. Successivamente, i dati raccolti sia nelle simulazioni sia nei test di volo sono stati utilizzati per identificare il modello periodico attraverso l’algoritmo di Hench per sistemi a tempo discreto. Mentre le simulazioni hanno fornito una valutazione preliminare dell’implementazione sia della legge di controllo sia dell’algoritmo di identificazione, i risultati dei test di volo ne hanno validato l’efficacia e le prestazioni.