Maximum likelihood estimation for identification of aircraft aerodynamic derivatives

Piotr Lichota , Maciej Lasek

Abstract

This article investigates identification of aircraft aerodynamic derivatives. The identification is performed on the basis of the parameters stored by Flight Data Recorder. The problem is solved in time domain by Quad-M Method. Aircraft dynamics is described by a parametric model that is defined in Body-Fixed-Coordinate System. Identification of the aerodynamic derivatives is obtained by Maximum Likelihood Estimation. For finding cost function minimum, Lavenberg-Marquardt Algorithm is used. Additional effects due to process noise are included in the state-space representation. The impact of initial values on the solution is discussed. The presented method was implemented in Matlab R2009b environment.
Author Piotr Lichota (FPAE / IAAM)
Piotr Lichota,,
- The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics
, Maciej Lasek (FPAE / IAAM)
Maciej Lasek,,
- The Institute of Aeronautics and Applied Mechanics
Journal seriesArchive of Mechanical Engineering, ISSN 0004-0738
Issue year2013
Vol60
No2
Pages219-230
Publication size in sheets0.55
Keywords in Englishflight dynamics; Flight Data Recorder; Levenberg-Marquardt Algorithm; Maximum Likelihood Estimation; Output Error Method; parametric identification
ASJC Classification2210 Mechanical Engineering; 2211 Mechanics of Materials
Abstract in PolishArtykuł zawiera informacje na temat identyfikacji pochodnych aerodynamicznych. Estymacja opiera się o parametry zapisywane przez Pokładowy Rejestrator Lotu. Zagadnienie jest rozważane w dziedzinie czasu przy użyciu podejścia Quad-M. Do opisu dynamiki samolotu wykorzystano model parametryczny zdefiniowany w układzie sztywno związanym z samolotem. Do identyfikacji wykorzystano Metodę Największej Wiarygodności. Do znalezienia minimum funkcji celu użyto algorytm Levenberga-Marquardta. W modelu uwzględniono wpływ dodatkowych czynników reprezentowany przez szum przetwarzania. Omówiono wpływ wartości początkowych na rozwiązanie. Prezentowane wyniki uzyskano w środowisku Matlab R2009b.
DOIDOI:10.2478/meceng-2013-0014
Languageen angielski
Score (nominal)15
Score sourcejournalList
ScoreMinisterial score = 8.0, 23-06-2020, ArticleFromJournal
Ministerial score (2013-2016) = 15.0, 23-06-2020, ArticleFromJournal
Publication indicators Scopus Citations = 1; GS Citations = 3.0; Scopus SNIP (Source Normalised Impact per Paper): 2013 = 0.554
Citation count*3 (2020-09-08)
Cite
Share Share

Get link to the record


* presented citation count is obtained through Internet information analysis and it is close to the number calculated by the Publish or Perish system.
Back
Confirmation
Are you sure?