Contribution à la modélisation, l'identification et la commande d'un hélicoptère miniature
Langue Français
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Auteur : Roussel, Emmanuel
Date de soutenance : 12-10-2017

Directeur(s) de thèse : Laroche, Edouard

Président : Hamel, Tarek
Rapporteur(s) : Gilson, Marion - Marchand, Nicolas
Membre(s) du jury : Gassmann, Vincent

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Signal, image, automatique et robotique (SIAR)
Classification : Sciences de l'ingénieur

Mots-clés libres : Hélicoptère, Structure coaxiale, Mécanique du vol, Modélisation, Identification des systèmes, Estimation de paramètres, Commande en cascade, Autopilote
Mots-clés :
  • Hélicoptères - Modèles réduits
  • Systèmes de commande (vol)
  • Vol aux instruments
  • Micromanipulation
  • Identification des systèmes
Résumé : La stabilisation et l’automatisation du vol de tout véhicule aérien nécessite la mise en oeuvre d’algorithmes de commande. La synthèse et la simulation des lois de commande reposent sur un modèle mathématique du véhicule, qui doit être de complexité et de précision appropriées. Cette thèse présente une méthodologie complète d’identification appliquée à un hélicoptère coaxialminiature. L’étude théorique de son comportement en vol permet d’établir plusieurs modèles basés sur la mécanique du vol, qui diffèrent par les phénomènes aérodynamiques pris en compte. Ils sont identifiés, comparés et validés grâce à des données de vol, mettant en évidence l’importance de certains phénomènes dans la précision du modèle. Différentes lois de commande sont alors étudiées et évaluées en simulation puis par des expérimentations sur un prototype. Les résultats obtenus sont conformes aux simulations numériques, validant ainsi l’ensemble de la démarche.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2017STRAD030
Type de ressource : Thèse