8. mezinárodní vědecká konference Měření, diagnostika, spolehlivost palubních soustav letadel. OPROX, a.s. ve spolupráci s

8. mezinárodní vědecká konference „Měření, diagnostika, spolehlivost palubních soustav letadel“

OPROX, a.s. ve spolupráci s

Katedrou leteckých elektrotechnických systémů Fakulty vojenských technologií Univerzity obrany

Sborník příspěvků 8. mezinárodní vědecké konference

Brno 22. - 23. 10. 2008


ISBN 978-80-7231-555-0


Patronát nad konferencí převzal plk. prof. Ing. Zdeněk VINTR, CSc. děkan Fakulty vojenských technologií:

Vědecký výbor konference předseda plk. doc. Ing. Miloš ANDRLE, CSc. proděkan pro studijní a pedagogickou činnost Fakulty vojenských technologií členové doc. Ing. Rudolf JALOVECKÝ, CSc. vedoucí Katedry leteckých elektrotechnických systémů prof. Ing. Zdeněk ŽIHLA, CSc. emeritní profesor Katedry leteckých elektrotechnických systémů doc. Ing. Jindřich PLOCH, CSc. ředitel LOM Praha, s.p. doc. Ing. Karel DRAXLER, CSc. Katedra měření Fakulty elektrotechnické Českého učení technického v Praze Ing. Vladislav MAZÚREK, Ph.D. jednatel a výkonný ředitel společnosti MESIT přístroje, s.r.o. Ing. Vlastimil Coufal Honeywell Aerospace CE Ing. Vlastimil VÁCLAVÍK OPROX, a.s.

3


Programový výbor konference Organizační garant: doc. Ing. Rudolf JALOVECKÝ, CSc. vedoucí Katedry leteckých elektrotechnických systémů

Členové Ing. Jiří Pařízek, CSc. vedoucí skupiny elektrických a speciálních systémů Katedry leteckých elektrotechnických systémů Ing. Josef Škvarek, CSc. odborný asistent Katedry zbraní a munice kpt. Ing. Radek Bystřický mjr. Ing. Radim Bloudíček odborní asistenti Katedry leteckých elektrotechnických systémů

4


Obsah: ÚVODNÍ SLOVO PŘEDSEDY VĚDECKÉHO VÝBORU 7

Miloš Andrle

MODERNÍ PŘÍSTUPY PRO ZABEZPEČENÍ SROZUMITELNOSTI KOMUNIKACE UVNITŘ BOJOVÝCH VOJENSKÝCH VOZIDEL Jaroslav Hovorka

8

DIAGNOSTICKÝ SYSTÉM ELMS 601 – MĚŘENÍ A ZÁZNAM SLEDOVANÝCH PARAMETRŮ 13

Milan Kovář DIAGNOSTICKÝ SYSTÉM ELMS 601 ‐ VYHODNOCENÍ SLEDOVANÝCH PARAMETRŮ Martin Moštěk, Petr Kuneta

17

ANALÝZA ROZLIŠOVACÍCH SCHOPNOSTÍ KOORDINÁTORŮ SOUDOBÝCH LETECKÝCH ŘÍZENÝCH STŘEL S PLOŠNÝMI OBRAZOVÝMI SNÍMAČI Martin Polášek

22

MAPOVANIE PRIESTORU LASEROVÝM SKENEROM František Kmec, Miloš Soták, Václav Králík

28

NOVEL EDDY CURRENT AND EMAT PROBES PERFORMANCE COMPARISON 33

Michal Kubínyi, Radislav Šmíd LEVENBERG‐MARQUARDT ALGORITHM FOR ACCELEROMETERS CALIBRATION

39

Martin Šipoš, Michal Reinštein, Jan Roháč TURBULENCE MODELLING FOR ATTITUDE EVALUATION PURPOSES Michal Reinštein, Jan Roháč, Martin Šipoš

46

LUN 1794 – SPECIÁLNÍ FUNKCE 55

Pavel Pačes, Luboš Jelínek, Radek Jaroš ČLOVĚK V SYSTÉMU ŘÍZENÍ LETU LETOUNU Rudolf Jalovecký

67

VÝUČBA PROBLEMATIKY MEDZNÝCH STAVOV LETECKÝCH GENERÁTOROV S VYUŽITÍM POČÍTAČOVEJ SIMULÁCIE František Adamčík

75

5


VPLYV VÝSTAVBY VETERNÝCH ELEKTRÁRNI NA ČINNOSŤ RÁDIONAVIGAČNÉHO SYSTÉMU DME Milan Džunda, Vladimír Humeňanský, Daniel Draxler, Zoltán Csefalvay

79

THE DISTURBING EFFECTS SIMULATION IN THE OFFSET CARRIER SYSTÉM Radim Bloudíček, Jaroslav Jeřábek

83

PŘÍPRAVA PERSONÁLU RTZ V RÁMCI STRATEGIE BUDOVÁNÍ NETWORK ENABLED CAPABILITY Milan Vašek

91

MĚŘENÍ OTÁČEK NOSNÉHO ROTORU BEZPILOTNÍHO VRTULNÍKU 96

Radek Bystřický POLEMIKA NAD POUŽITÍM AKUMULÁTOROVÝCH BATERIÍ VARTA U LETADEL AČR Jiří Pařízek

100

EXPERIMENTÁLNÍ OVĚŘENÍ SYSTÉMU LETECKÉHO RADIOVÉHO SPOJENÍ Stanislav Rydlo

108

LABORATORNÍ SBĚRNICE CAN Josef Bajer

113

VYBRANÉ PROBLÉMY ÚDRŽBY SYSTÉMŮ RTZ LETECTVA Z HLEDISKA JEJICH SPOLEHLIVOSTI A BEZPEČNOSTI LETOVÉHO PROVOZU Jaroslav Jeřábek, Radim Bloudíček

119

VÝKONNOST KOMUNIKAČNÍCH SYSTÉMŮ BEZPILOTNÍCH PROSTŘEDKŮ Petr Makula

125

DEMODULÁTOR BPSK, REALIZACE COSTASOVY SMYČKY POMOCÍ FPGA 128

Petr Bojda MAGNETICKÉ KOMPASY S MIKROMAGNETOMETRY Jan Čižmár

131

6


Úvodní slovo předsedy vědeckého výboru Vážené dámy a pánové, příznivci letecké techniky. Osmý ročník mezinárodní vědecké konference „Měření, diagnostika spolehlivost palubních soustav letadel“ již dává předpoklad pravidelně se opakujícího setkání odborníků na půdě Univerzity obrany. Hlavním cíle konference je poskytnutí nových odborných informací a výměna zkušeností v oblasti elektrotechnických, strojních, speciálních a zabezpečovacích systémů letecké techniky. Předchozí ročníky naší mezinárodní vědecké konference zároveň prokázaly, že výsledky vědeckotechnického rozvoje v letectví mohou být aplikovány i do zdánlivě nepříbuzných odvětví národního hospodářství a proto je tento seminář otevřen i široké veřejnosti a dalším zájemcům. Věřím, že také letošní ročník mezinárodní vědecké konference se stane dobrým místem pro navázání a posílení profesních vztahů vědeckých, odborných a pedagogických pracovníků, studentů technických a zejména leteckých oborů, pracovníků obranného průmyslu i zástupců soukromého sektoru. S přátelským pozdravem

proděkan pro studijní a pedagogickou činnost Fakulty vojenských technologií plk. doc. Ing. Miloš Andrle, CSc.

7


Moderní přístupy pro zabezpečení srozumitelnosti komunikace uvnitř bojových vojenských vozidel Ing. Jaroslav Hovorka MESIT přístroje spol. s r.o., Uherské Hradiště, email: [email protected], tel.: +420-572-522-514 Resumé: Základním úkolem vnitřního hovorového zařízení v bojových prostředcích je zabezpečení srozumitelné a kvalitní komunikace v bojových podmínkách. Tyto prostředky jsou provozovány v prostředí charakterizovaném vysokým okolním hlukem. Tento hluk vstupuje do komunikačního kanálu, a tím snižuje kvalitu a srozumitelnost komunikace. Díky rozvoji algoritmů číslicového zpracování řeči lze tyto jevy do jisté míry eliminovat a dosáhnout tak zejména vyšší kvality hovorového signálu.

1

Prostředí bojových vojenských prostředků z hlediska hluku

Bojové prostředky, kterými mohou být bojová vozidla, letadla a vrtulníky, vytvářejí při svém provozu značný hluk. Tento hluk je vytvářen motorem, klimatizačním, popř. zbraňovým systémem a ostatními systémy instalovanými na bojovém prostředku. Hluk dosahuje vysokých úrovní akustického tlaku, které mohou být až 120 dB re 20 μPa. Takové hluky pronikají do komunikačních systémů instalovaných na vozidle a značným způsobem zhoršují kvalitu a srozumitelnost komunikace. Velkým problémem je zejména skutečnost, že kmitočtové spektrum hluku se nachází v kmitočtovém pásmu řeči. Z tohoto důvodu tyto rušivé signály nelze dostatečně potlačit pouhou kmitočtovou filtrací typu pásmová propust.

1.1 Způsoby narušení komunikace Hluk okolí způsobuje zhoršení kvality a srozumitelnosti komunikace dvěmi hlavními mechanismy – vstupem do komunikačního kanálu komunikačním mikrofonem náhlavní hovorové soupravy a pronikáním přes konstrukci náhlavní hovorové soupravy člena osádky přímo do ucha. Pronikání hluku skrz náhlavní soupravu je eliminováno vhodnou konstrukcí náhlavní soupravy díky kombinaci pasivního a aktivního potlačení hluku. Druhým mechanismem je vstup hluku mikrofonem přímo do komunikačního kanálu. Nutností při konstrukci komunikačních systémů je použití gradientních mikrofonů, které dostatečně potlačují tzv. vzdálené pole, a tedy i hluk okolí. I přesto však do komunikačního systému rušivý hluk vstupuje, a tím zhoršuje kvalitu a srozumitelnost komunikace. Další zvýšení kvality, popř. srozumitelnosti lze dosáhnout použitím vhodných algoritmů číslicového zpracování řeči. Algoritmů pro zvýraznění řeči se dnes nabízí celá řada. Jedním z vhodných algoritmů je metoda spektrálního odečítání.

2

Spektrální odečítání

Spektrální odečítání je jednou z prakticky použitelných metod číslicového zpracování signálu pro zvýraznění řeči v komunikačním systému bojového prostředku. Princip metody vychází z předpokladu, že hovorový signál je zkreslen hlukem okolí, který má aditivní charakter. Ze znalosti, nebo odhadu hluku lze určit odhad spektra hovorového signálu, a to jako rozdíl 8


spekter signálu zkresleného hlukem okolí a spektra aditivního hluku. Odhad spektra hluku je prováděn v době nepřítomnosti hovorového signálu. Z vypočteného spektra se pomocí IFFT určí časový průběh signálu. Základním předpokladem algoritmu je, že hluk je stacionární, nebo se v čase minimálně mění. Algoritmus spektrálního odečítání je obecně vyjádřen vztahem: ) ) p p p X (ω ) = Y (ω ) − D(ω )

kde:

(2-1)

) X (ω ) je amplitudové spektrum výsledného (zvýrazněného) signálu,

Y (ω ) je amplitudové spektrum signálu s aditivním hlukem, ) D (ω ) je odhad amplitudového spektra hluku. Mocnina p ve vztahu (2-1) může obecně nabývat dvou hodnot: • •

pro p = 1 se jedná o odečítání amplitudových spekter, pro p = 2 se jedná o odečítání výkonových spekter,

Princip realizace algoritmu je znázorněn na obr. 2-1.

Predikce spektra hluku Řeč + hluk

Y(ω) FFT

) | D (ω)|p

|.|p

fáze Zvýrazněná řeč

|.|1/p

IFFT

Obr. 2-1: Princip realizace algoritmu

2.1 Praktická omezení algoritmu ) Výsledné spektrum X (ω ) signálu dané vztahem (2-1) může teoreticky nabývat záporných ) hodnot. K tomu dochází zejména v důsledku chybného odhadu spektra hluku D(ω ) , tj. když ) platí, že D(ω ) > Y (ω ) . Žádná složka amplitudového spektra však ve skutečnosti nemůže být záporná. Nejjednodušší způsob, jak tyto záporné spektrální složky ze spektra odstranit, je použít vztah (2-2).

9


) ) X (ω ) = Y (ω ) − D(ω )

) pro Y (ω ) > D(ω )

= 0 v ostatních

p řřípadec

(2-2)

Tato operace má za následek vytváření malých osamocených vrcholků v kmitočtovém spektru výsledného signálu. Tyto vrcholky se vyskytují v každém zpracovávaném rámci výsledného signálu na náhodných frekvencích. Tyto anomálie ve spektru se následně po provedení IFFT projevují v signálu jako tóny, jejichž kmitočty se v každém rámci náhodně mění. Tyto parazitní jevy označujeme jako tzv. hudební tóny. V některých případech mohou hudební tóny působit velmi rušivě a mohou být více obtěžující než samotný hluk.

2.2 Potlačení hudebních tónů Z výše uvedeného lze snadno určit, že příčinou vzniku hudebních tónů je zejména: • •

Nelineární zpracování záporných spektrálních složek, viz (2-2) Chybný, nebo nepřesný odhad spektra hluku

Jednou z možností, jak eliminovat nedostatek plynoucí ze vztahu (2-2), v jehož důsledku jsou záporné složky spektra zcela vynulovány, je jejich nahrazení nenulovou hodnotou. Jednou z možností eliminace tohoto jevu je použití Beroutiho algoritmu (2-3) [1]. ) ) ) 2 2 2 2 2 X (ω ) = Y (ω ) − α D (ω ) pro Y (ω ) > (α + β ). D (ω )

) 2 = β D(ω ) v ostatních přřípadec

kde:

(2-3)

α ≥ 1 je subtrakční faktor 0 < β << 1 je parametr spektrálního pozadí

Vztah (2-3) zaručuje, že spektrální složky výsledného signálu nepoklesnou pod minimální ) 2 hodnotu β D(ω ) . Při odečtu odhadu spektra hluku od spektra vstupního signálu s hlukem, zůstávají ve výsledném spektru širokopásmové a úzkopásmové vrcholky. Je-li parametr α > 1, dochází k poklesu amplitudy širokopásmových vrcholků ve spektru. Ani toto však ještě není pro dostatečnou eliminaci hudebních tónů zdaleka postačující. Dalšího zlepšení je dosaženo volbou parametru β. Parametr α tedy ovlivňuje zkreslení výsledného signálu. Je-li α příliš velké, dochází ke značnému zkreslení, což výrazným způsobem negativně ovlivňuje srozumitelnost komunikace. Parametr β ovlivňuje množství zbývajícího hluku, který je ve zpracovaném signálu přítomen. Rovněž má přímý vliv na množství vznikajících hudebních tónů. Jestliže je hodnota β příliš vysoká, pak nebudou vytvářené hudební tóny patrné, ale zbytkový hluk bude slyšitelný. Praktické zkušenosti ukazují, že pro dobré potlačení hluku okolí při minimální tvorbě hudebních tónů musí být pro zpracovávané rámce s vysokým SNR voleno malé α. Parametr α se určuje pro každý zpracovávaný rámec a platí pro něj [1]: 10


α = α0 −

kde:

3 SNR 20

pro − 5 dB ≤ SNR ≤ 20 dB

(2-4)

α0 je hodnota parametru α při SNR = 0 dB SNR je odhad poměru signál/šum pro každý zpracovávaný rámec

Dobrých výsledků algoritmu je dosahováno pro parametr α0 v rozsahu od 3 do 6. Nedostatkem Beroutiho algoritmu je skutečnost, že vztah (2-3) předpokládá, že hluk okolí ovlivňuje stejnou měrou všechny kmitočtové složky spektra řečového signálu. Ve vojenských bojových prostředcích je ve skutečnosti kmitočtové spektrum řeči rušeno hlukem velmi nerovnoměrně. U pásových vozidel jsou velmi výrazné kmitočty v dolním kmitočtovém pásmu / 63 Hz – 1 kHz / Parametr α ve vztahu (2-3) není kmitočtově závislý a používá se stejný pro odečet všech složek spektra. Z tohoto důvodu není pro takovou aplikaci v této podobě nejvhodnější.

2.3 Nelineární spektrální odečítání Podstatné zlepšením přináší nelineární spektrální odečítání, kde parametr α(ω) je frekvenčně závislý a umožňuje tak lépe odečíst rušivý hluk. Smyslem této metody je, aby se na kmitočtech s malým SNR odečítaly větší hodnoty hluku a na kmitočtech s vysokým SNR hodnoty menší. Pro metodu nelineárního spektrálního odečítání platí [1]: ) X (ω ) = Y (ω ) − α (ω ) N (ω ) pro Y (ω ) > α (ω ) N (ω ) + β D (ω ) = β Y (ω ) v ostatních

kde:

případech

(2-5)

Y (ω ) a D (ω ) je hladký odhad zkreslené řeči a hluku

α (ω ) je frekvenčně závislý parametr N (ω ) je nelineární funkce spektra hluku Pro hladký odhad zkreslené řeči a hluku platí: Y i ( ω ) = μ y Y i − 1 ( ω ) + (1 − μ y ) Y i ( ω ) ) Di (ω ) = μ d Di −1 (ω ) + (1 − μ d ) Di (ω )

kde:

Yi (ω ) je amplitudové spektrum řeči v i-tém rámci

Di (ω ) je odhad amplitudového spektra hluku v i-tém rámci

μ y je konstanta 0.1 ≤ μ y ≤ 0.5 μ d je konstanta 0.5 ≤ μ d ≤ 0.9

11

(2-6)


) N (ω ) představuje maximální hodnotu amplitudového spektra odhadu hluku Di (ω ) , která se

určuje z posledních 40 rámců. Pro výpočet parametru α (ω ) lze uvažovat různé funkce SNR [1]. Obecně platí:

α (ω ) = fce(

Y (ω ) D (ω )

)

(2-7)

Smyslem je, aby pro kmitočty s vysokým SNR nabýval parametr α (ω ) malých hodnot a pro kmitočty s malým SNR naopak hodnot velkých. Příkladem vhodné funkce pro α (ω ) je [1]:

α (ω ) = 1+ γ

1 Y (ω ) D (ω )

(2-8)

kde γ je normovací činitel

3

Závěr

Spektrální odečítání je jednou z metod číslicového zpracování, kterou lze použít pro zvýraznění řeči v komunikačních zařízeních vojenských vozidel. Základním předpokladem algoritmu je, že je komunikační kanál rušen aditivním hlukem. Nevýhodou základního algoritmu spektrálního odečítání je vznik hudebních tónů, které jsou důsledkem nepřesného odhadu spektra hluku. Byly uvedeny některé modifikace algoritmu, které částečně eliminují vznik hudebních tónů (Beroutiho algoritmus). Nevýhodou tohoto algoritmu je však skutečnost, že předpokládá rovnoměrný hluk v celém kmitočtovém spektru řeči. Další zlepšení přináší metoda nelineárního spektrálního odečítání, která umožňuje do metody spektrálního odečítání promítnout spektrální charakter hluku. Touto metodou lze dosáhnout ve srovnání s Beroutiho algoritmem lepších výsledků, a to zejména pro menší hodnoty SNR. Při aplikaci výše popsaných algoritmů je nutné dbát velkou pozornost na vhodné stanovení parametrů α a β. Toto nastavení je závislé na spektrálních charakteristikách hluku na konkrétním bojovém prostředku.

Literatura [1] [2]

LOIZOU, C. Philipos: Speech enhancement Theory and practice, New York, CRC Press, Taylor & Francis Group, 2007, 608 SAEED V. VASEGHI: Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction, Chichester, John Wiley&S

12


DIAGNOSTICKÝ SYSTÉM ELMS 601 – MĚŘENÍ A ZÁZNAM SLEDOVANÝCH PARAMETRŮ Milan Kovář Mesit přístroje spol. s r.o., Uherské Hradiště, email: [email protected], tel.: +420-572-522-527 Resumé: Práce popisuje diagnostický a monitorovací systém ELMS 601. Převážná část příspěvku detailně popisuje principy měření a záznam sledovaných parametrů motoru Walter M601, jejich sběr a zpracování.

1 Úvod První motor M601 byl dodán v roce 1975. Až dosud bylo vyrobeno více než 4500 motorů M601, v současné době létají u téměř 150 uživatelů v 50 zemích světa. Celkový počet naakumulovaných letových hodin překročil 16 milionů.[1] To jsou oficiální informace, které uvádí firma WALTER ENGINES a.s. na svých internetových stránkách. Ani takovýto obchodní úspěch nevedl k tomu, aby specialisté z firmy WALTER usnuli na vavřínech. Přemýšleli jak snížit cenu provozní hodiny pro zákazníka a zároveň odhalit a prokázat neoprávněné reklamace, kdy poškození motoru bylo způsobeno překročením mezních provozních parametrů motoru. Problematikou se ve firmě WALTER začal zabývat tým pod vedením Ing. Miloslava Caňka. V jejich hlavách se zrodila vize přístroje, který bude sledovat důležité parametry chodu motoru a v reálném čase vyhodnocovat čerpání životnosti resp. trvanlivosti u 11 klíčových dílů motoru a zaznamenávat překročení povolených mezí parametrů motoru. Přístroj by měl umožňovat v případě ohleduplného zacházení prodloužení doby do generální opravy a životnosti motoru a tím snížení nákladů na provozní hodinu motoru. Byly vypracovány metodiky pro vyhodnocení provozní zátěže resp. poškozujících účinků u jednotlivých vybraných dílů motoru a vize přístroje byla promítnuta do tištěné podoby technického zadání a systém byl pojmenován ELMS 601. V této fázi se firma WALTER ENGINES a.s. obrátila na firmu MESIT přístroje spol. s r.o. s požadavkem na vývoj a realizaci příslušného přístrojového vybavení skládajícího se z přístrojů RELMU 601 a PELMU 601, které zde úspěšně vyvinuty.

2

Sytém ELMS 601

Srdcem systému je jednotka RELMU 601 (Recording Engine Load Monitoring Unit), která je namontována přímo na těle motoru a stává se jeho nedílnou součástí po celou dobu jeho provozu. Výsledné údaje o aktuálním stavu motoru a překračování provozních limitů je možné zobrazit pomocí jednotky PELMU 601 (Pulling Engine Load Monitoring Unit) trvale umístěné v kabině pilota, nebo pomocí softwarové aplikace DSAS 601 (Data Set-up and Analyzing Software) běžící na PC připojeném k jednotce RELMU 601 prostřednictvím kabelu GED 601

13


Obr. 2-1: Blokové schéma systému ELMS 601 Celý systém ELMS 601 lze popsat výše uvedeným blokovým schématem.

3

Jednotka RELMU 601

Jednotka RELMU 601 provádí měření a vyhodnocení 13 signálů z čidel umístěných na motoru M601.

Obr. 3-1: Jednotka RELMU 601

3.1 Měření analogových veličin Analogové veličina je přivedena na vstup zesilovače. Zesilovač je navržen jako pevný, bez jakýchkoli nastavovacích prvků. To přináší výhodu vynikající teplotní i časové stability.

14


Signál dále prochází antialiasingovým filtrem. Dále je signál přiveden na vstup A/D převodníku. Po převodu se provádí přepočet podle dvou kalibračních konstant, které nahrazují použití trimrů ve vstupních obvodech. Poté je signál přiveden do konfigurovatelného adaptivního filtru. Takto upravený signál vyjadřuje hodnotu na výstupu čidla. Tato hodnota je polynomem 2. řádu převedena na fyzikální hodnotu měřeného signálu.

Obr. 3-2: Blokové schéma zpracování signálů

3.2 Výpočet opotřebení klíčových dílů motoru Výpočet opotřebení se provádí pro 11 vybraných dílů motoru, které jsou svým opotřebením určující pro celkovou kondici motoru. Podle charakteru každého vybraného dílu se provádí 15


výpočet spotřebované nízkocyklové životnosti, creepové životnosti, a spotřebované trvanlivosti ložisek. Uvedené metody používají konstruktéři leteckých motorů pro výpočet předpokládané životnosti leteckého motoru. Při tomto výpočtu se používá modelový typický letový cyklus motoru. Takto vypočtená životnost však nezahrnuje různé chování uživatelů motoru. V případě soupravy ELMS 601 probíhá výpočet online při běhu motoru a výsledkem výpočtu je procentuální hodnota spotřebované životnosti motoru. To umožňuje provádět generální opravy motoru ne po paušálně stanoveném počtu letových hodin, ale po skutečném opotřebení motoru. Tento přístup může provozovateli motoru v případě ohleduplného provozování přinést nemalé finanční úspory. Naopak v případě překračování povolených parametrů indikuje souprava vyčerpání životnosti dříve, což naopak přispěje ke zvýšení bezpečnosti.

3.3 Sledování trendů Provádí se sledování a vyhodnocení trendových odchylek od standardní charakteristiky motoru. Vyhodnocením trendu odchylek lze předpovědět některé blížící se poruchy motoru.

3.4 Záznam překročení povolených mezí parametrů motoru Modul RELMU 601 provádí sledování aktuálních parametrů motoru a neustále je porovnává s výrobcem předepsanými mezemi. V případě překročení je v paměti modulu pořízen záznam o velikosti a době překročení opatřený údajem reálného času. Tyto záznamy mohou sloužit výrobci motoru jako podklad pro neuznání neoprávněné reklamace poškozeného motoru, pokud k poškození došlo v důsledku překročení povolených parametrů.

4

Závěr

Systém ELMS 601 představuje převratné řešení sledování stavu opotřebení leteckých turbovrtulových motorů M601 firmy WALTER ENGINES a.s. resp. dnes již společnosti nově transformované na GE Aviation Czech s.r.o.. Jeho realizace bylo umožněna použitím moderních mikroprocesorů s jádrem ARM, které svým výkonem umožňují provádění výpočtů z oblasti materiálového inženýrství přímo za běhu motoru. Jsou to zejména výpočty nízkocyklové životnosti, trvanlivosti valivých ložisek a creepové životnosti generátorové lopatky. [2]. Systém splňuje požadavky specifikované v předpisech letové způsobilosti evropského EASA úřadu a amerického FAA pro sledování provozního zatížení všech kritických dílů motoru M601 [2]. Metoda přímé signalizace varování a signalizace přerušení provozu navíc zvyšuje provozní spolehlivosti v oblasti malé letecké dopravy.

Literatura [1] [2]

Walter engines : www stránky firmy, http://www.walterengines.com/?lang=cz Nosek, F.,Caňko, M. : Systém ELMS 601 pro sledování technického stavu leteckého turbovrtulového motoru WALTER M601, Projekt FI-IM3/170 Ministerstva průmyslu a obchodu, 2006-2007, 47 stran.

Tento projekt byl realizován za finanční podpory z prostředků státního rozpočtu prostřednictvím Ministerstva průmyslu a obchodu.

16


Diagnostický systém ELMS 601 - vyhodnocení sledovaných parametrů. Ing. Martin Moštěk, Ph.D., Mesit přístroje spol. s r.o., Uherské Hradiště, email: [email protected], tel.: +420-572-522-533 Ing. Petr Kuneta Mesit přístroje spol. s r.o., Uherské Hradiště, email: [email protected], tel.: +420-572-522-516 Resumé: Práce pojednává o diagnostickém a monitorovacím systému ELMS 601 leteckých motorů Walter M601. Konkrétně je popisována část zpracování a vyhodnocení naměřených údajů a princip signalizace varování a signalizace přerušení provozu motoru M601.

1 Úvod Od roku 1975, kdy byl dodán první motor M601 od firmy Walter, bylo vyrobeno a dodáno více než 4500 těchto motorů [1]. V současné době létají u téměř 150 společností ve více než 50 zemích světa. Rozmanitost použití a množství uživatelů těchto motorů přinášela a stále přináší rozdílné požadavky a rozdílné uživatelské chování k těmto motorům. Díky těmto rozdílnostem vyvstal problém rozlišení opotřebení motorů v rámci generálních oprav motorů. Nezbývá než souhlasit s tvrzením, že motor používaný pilotem, který trvale překračuje povolené přípustné meze provozu motoru je v několikanásobně horší „kondici“, než motor jenž je provozován ohleduplným uživatelem. Jak lze však tuto diferenci odhalit? Problematikou se začal zabývat samotný Walter Engines, kde pod vedením Ing. Miloslava Caňka byl vytvořen návrh systému ELMS 601 [2], který byl vyvinut a prakticky realizován ve společnosti Mesit přístroje.

2

Vyhodnocování parametrů systému ELMS 601

Celý systém ELMS 601 lze popsat níže uvedeným blokovým schématem (obr. 2-1). Základ systému ELMS 601 tvoří palubní letadlový přístroj – záznamová jednotka RELMU 601 (Recording Engine Load Monitoring Unit), která provádí monitorování a záznam vybraných parametrů a provozních stavů chodu motoru M601. Palubní letadlový přístroj PELMU 601 (Pulling Engine Load Monitoring Unit), představuje zobrazovací jednotku, na níž jsou jednotlivé parametry a údaje v kabině pilota zobrazovány. Systém ELMS 601 doplňuje konfigurační a sledovací nástroj (programová aplikace) DSAS 601 (Data Set-up and Analyzing Software), která je připojitelná k jednotce RELMU 601 pomocí kabelu GED 601 (převodník standardu USB na RS422).

17


Obr. 2-1: Blokové schéma systému ELMS 601

2.1 Vyhodnocovací jednotka PELMU 601 Pro splnění požadavků na on-line sledování vybraných parametrů a provozních hodnot během běhu motoru M601 u navrženého systému ELMS 601, je tento doplněn o palubní zobrazovací jednotku PELMU 601 (obr. 2-2), která průběžně zobrazuje naměřené a vypočtené hodnoty z jednotky RELMU 601, která je připojena přímo na motoru M601.

Obr. 2-2: Palubní jednotka PELMU 601 Komunikace jednotky RELMU 601 s jednotkou PELMU 601 probíhá fyzicky po plně duplexní sběrnici RS422 rychlostí 115200kb/s, kde jednotka RELMU 601 se chová jako podřízená jednotka (Slave), to znamená že komunikaci vždy vyvolává jednotka PELMU 601 (Master). Každý přenášený datový paket je zabezpečen 16 bitovým kontrolním součtem.

18


Řídicí program v jednotce PELMU 601 je naprogramován v programovacím jazyce C a optimalizován pro běh na procesorech standardu ARM. Program zajišťuje vlastní komunikaci, načtení, hodnot a on-line zobrazování měřených veličin z připojených jednotek RELMU 601 (lze současně připojit a zobrazovat až dvě jednotky). Veškerá načtené data a hodnoty se zobrazují na luminiscenčním maticovém grafickém displeji. Hodnoty na displeji jsou zobrazovány v závislosti na nastavení kruhového voliče, jímž se přístroj přepíná mezi deseti uživatelskými režimy.

2.2 Uživatelské režimy jednotky PELMU 601 Jednotka PELMU 601 obsahuje celkem deset uživatelských režimů, které slouží k sledování parametrů motoru M601. Jsou to tyto režimy : a) IDE – tento režim slouží k identifikaci. Jsou zde zobrazeny data identifikací motoru M601, vrtule a dalších parametrů. b) LIM – je režim překročení mezí parametrů. Zobrazují se zde velikosti hodnot vybraných parametrů práce motoru při překročení jejich mezí. Dále velikost časového integrálu jejich překročení s identifikací kalendářním datem získaného z obvodu reálného času. c) CYC – je režim zobrazení vyhodnocování cyklického zatížení kritických dílů motoru. Jsou zde zobrazovány počty ekvivalentních otáčkových cyklů kritických dílů motoru. d) CRE – je režim zobrazující vypočtené hodnoty čerpání ekvivalentních hodin z creepové životnosti lopatky GT motoru M601. e) LIF – je režim pro zobrazení vypočtených hodnot čerpání ekvivalentních hodin trvanlivosti ložiska rotoru GT a ložiska předlohy reduktoru motoru. f) TRE – je režim trendů parametrů práce motoru. Jsou zde zobrazeny hodnoty trendových odchylek práce motoru a hodnoty diferencí sledovaných parametrů, které jsou měřeny po celou dobu práce motoru. Zároveň je zde zobrazen počet letových hodin práce motoru M601. g) EQV – je režim, který zobrazuje ekvivalentní dobu práce motoru resp. ekvivalentního počtu letových hodin motoru, které jsou stanoveny na základě vyhledání maximální hodnoty z relativních, procentních hodnot odčerpané životnosti resp. trvanlivosti jedenácti sledovaných dílů motoru. h) AUT – je režim pro sledování on-line hodnot stavů sledovaných vstupních veličin získaných z motoru M601. i) MAN – je režim pro zápis a sledování individuálních parametrů motoru M601. j) SHP – je režim pro on-line sledování výkonu (koňských sil) motoru M601.

2.3 Signalizace varování a přerušení provozu Jednotka PELMU 601 nejenže zobrazuje informace o aktuálních stavech a hodnotách jednotlivých sledovaných režimů, navíc dokáže aktivně uživatele (pilota) informovat (signalizovat) o částečném překročení provozních limitů motoru. V šesti vybraných režimech LIM, CYC, CRE, LIF, TRE a EQV je jednotka vybavena signalizačními led diodami, které signalizují varování (oranžová barva) o částečném překročení (vyčerpání) provozních limitů, popřípadě, kdy je pro daný sledovaný režim vyčerpán limit provozu motoru, je o tom uživatel spraven signalizací přerušení provozu (červená barva). V případě, že jsou všechny sledované provozní režimy v normálu (bez varování), je tento stav signalizován zelenou barvou na příslušných led diodách.

19


3

Konfigurační a sledovací nástroj DSAS 601

V případech, kdy je potřeba sledovat a zobrazovat údaje o stavu motoru a zároveň je ukládat včetně časových os nebo i v případech, kdy je potřeba jednotlivé údaje editovat a upravovat a vkládat do jednotky RELMU 601, je použití klasické zobrazovací jednotky PELMU 601 nedostatečné. Tento nedostatek v systému ELMS 601 supluje samostatná funkční aplikace – program DSAS 601. Tento program, jenž je spustitelný pod operačními systémy Windows XP a Windows Vista, je možné připojit pomocí kabelu GED 601 k jednotce RELMU 601 a poté je možné zobrazovat provozní stavy a konstanty motoru M601 (program umožňuje a splňuje všechny funkce jako jednotka PELMU 601), navíc lze editovat hodnoty a parametry, sledovat on-line hodnoty vstupů včetně ukládání s časovou osou do souboru a mnohé další operace. Na následujícím obrázku je náhled na program DSAS 601 s prohlížením záznamů režimu LIM (obr. 3-1).

Obr. 3-1: Program DSAS 601 Aplikace zároveň slouží k plnohodnotnému ukládání a nastavování parametrů jednotek RELMU 601, kdy je možné jednotlivé konstanty a nastavení podle parametrů jednotlivých motorů M601, ukládat (popřípadě načítat) do konfiguračního souboru. Lze tedy provádět průběžnou zálohu a archivaci údajů získaných během leteckého provozu motorů M601. Program DSAS 601 při zobrazování a editování údajů z jednotky RELMU 601 provádí kontrolu validity dat, kdy jsou pomocí 16 bitových CRC kódů jednotlivé bloky kontrolovány na správnost uložených údajů. V případech, kdy jsou uložená data poškozena, jsou tato automaticky vyčtena ze záložní databanky, která v jednotce RELMU 601 zálohuje všechna konfigurační data.

20


4

Závěr

Diagnostický systém ELMS 601 představuje komplexní nástroj pro sledování, monitorování a diagnostiku turbovrtulových motorů M601 od firmy Walter ENGINES a.s.. Systém, jehož hlavní předností je modularita a rozsah záběru měřících režimů převádí do praxe některé z posledních znalostí v oblasti materiálového inženýrství kovů, týkající se nízkocyklové životnosti rotorových dílů, trvanlivosti valivých ložisek a creepové životnosti dílů, které jsou zatěžovány kombinací mechanického a teplotního namáhání [2]. Systém splňuje požadavky specifikované v předpisech letové způsobilosti evropského EASA úřadu a amerického FAA pro sledování provozního zatížení všech kritických dílů motoru M601 [2]. Metoda přímé signalizace varování a signalizace přerušení provozu navíc zvyšuje provozní spolehlivosti v oblasti malé letecké dopravy. Tento projekt byl realizován za finanční podpory z prostředků státního rozpočtu prostřednictvím Ministerstva průmyslu a obchodu.

Literatura [1] [2]

Walter engines : www stránky firmy, http://www.walterengines.com/?lang=cz Nosek, F.,Caňko, M.: Systém ELMS 601 pro sledování technického stavu leteckého turbovrtulového motoru WALTER M601, Projekt FI-IM3/170 Ministerstva průmyslu a obchodu, 2006-2007, 47 stran.

21


Analýza rozlišovacích schopností koordinátorů soudobých leteckých řízených střel s plošnými obrazovými snímači Ing. Martin Polášek Univerzita obrany Brno, Fakulta vojenských technologií email: [email protected], tel.: +420-973-445-062 Resumé: Příspěvek se zabývá analýzou schopností obrazových koordinátorů leteckých řízených střel (ŘS) rozlišit užitečný a klamný cíl. Vychází se z toho, že současné obrazové koordinátory ŘS obsahují 1282 příp. 2562 obrazových bodů. Obě hodnoty jsou relativně malé, a proto, do určité dálky cíle, která je menší než dosah ŘS, koordinátor není schopen odlišit obraz užitečného cíle od obrazu cíle klamného. Příspěvek analyzuje okolnosti, na kterých tato dálka závisí, a jak se tyto okolnosti mění se změnou vlastností koordinátoru a cíle.

1 Úvod V současnosti jsou na vzestupu letecké řízené střely (LŘS), které ve svých koordinátorech využívají plošné obrazové snímače. Tyto snímače jsou zpravidla typu CCD (Charge-Coupled Device). To znamená, že plocha snímače je rozdělena na malé čtvercové oblasti, jejichž počet závisí na požadované rozlišovací schopnosti. Každá tato elementární oblast představuje jeden detektor, pracující v infračerveném (IR – Infra Red) pásmu vlnových délek. Složením odezev těchto elementárních detektorů dostaneme celkový obraz scény. Počet obrazových prvků, pixelů, současných plošných detektorů používaných na LŘS, bývá nejčastěji 128 x 128 nebo 256 x 256. Počet pixelů plošného snímače budeme nazývat rozlišení. Použití plošného detektoru umožňuje použití vyspělých funkcí zvyšování odolnosti koordinátorů proti umělému rušení klamnými zdroji IR záření. Jedna z těchto funkcí je rozpoznávání obrazu, která by měla umožnit naváděcímu systému určit, zda se jedná o užitečný, či klamný cíl podle jeho tvaru. V tomto článku jsem se zaměřil na omezující faktory, které ovlivňují použití výše uvedené funkce.

2

Lineární zorné pole

Na kvalitě obrazu scény, zprostředkovaného plošném snímačem, se podílí několik faktorů, které jsou spolu svázány. Mezi tyto faktory patří rozlišovací schopnost koordinátoru a jeho zorné pole, rozměry sledovaného objektu v IR oblasti spektra a vzdálenost objektu od koordinátoru. Abychom určili kolika pixely je snímán obraz určitého objektu, je nutné znát velikost objektu, vzdálenost od koordinátoru a velikost plochy vymezené jedním pixelem v dané vzdálenosti. K určení velikosti plochy vymezené jedním pixelem definujme veličinu, kterou nazveme lineární zorné pole. Lineární zorné pole (LZP) představuje průměr základny kužele, jenž je určen zorným polem koordinátoru α a vzdáleností koordinátoru D, viz (obr.2-1).

22


Obr. 2-1: Lineární zorné pole a redukované lineární zorné pole LZP vypočítáme podle rovnice: d LZP = 2 ⋅ D ⋅ tg

α 2

[m; m]

(2-1)

Kruhový tvar zorného pole platí buď pro kruhový fotodetektor, nebo pro detektor libovolného tvaru, před který je umístěna kruhová clona. V případě plošného detektoru předpokládejme, že má čtvercový tvar a kruhová clona zde není použita. V tomto případě bude mít zorné pole tvar čtverce a výsledné LZP nazvěme redukované lineární zorné pole (RLZP), viz (obr. 2-1). Velikost RLZP, resp. plochu zorného pole obrazového detektoru SZP vypočteme podle následujících rovnic:

d RLZP = d LZP ⋅

S ZP = d

2 RLZP

[m ; m]

2 2

2

2 d LZP = 2

[m ; m] 2

(2-2)

(2-3)

Porovnání velikostí LZP pro dvě různé velikosti zorného pole můžeme vidět na (obr.2-2). Abychom mohli vypočítat kolik pixelů je ozářeno daným objektem v určité vzdálenosti, musíme znát jednak kolik metrů čtverečních plochy připadá na jeden pixel a relativní plochu tohoto objektu. Plochu Sp, odpovídající jednomu pixelu v dané vzdálenosti, vypočítáme podle rovnice:

Sp =

S ZP p

[m ; m,−] 2

kde: p – celkový počet pixelů detektoru.

23

(2-4)


Obr.2-2: Porovnání velikostí LZP Porovnání velikostí ploch Sp pro dvě různá rozlišení detektoru vidíme na (obr.2-3).

Obr.2-3: Plocha Sp pro dvě různá rozlišení detektoru Pomocí následující rovnice můžeme vypočítat počet ozářených pixelů Pp objektem o ploše Sc pro danou vzdálenost.

Pp =

Sc Sp

[−; m

2

;m2

]

(2-5)

Jako příklad uveďme případ letounu L-159. Jeho čelní plocha činí přibližně 6 m2, boční plocha přibližně 31 m2. V (tab. 2-1) jsou uvedeny počty ozářených pixelů pro vybrané vzdálenosti koordinátoru a letounu při velikosti zorného pole 3° a rozlišení detektoru 256x256 pixelů, případně 128x128 pixelů.

24


Rozlišení 2562

Vzdálenost D [m] 180 1534 2304 4600 Rozlišení 1282

Počet pixelů 31 m2 45723 630 279 70

Počet pixelů 6 m2 8850 122 54 14

Vzdálenost D [m] 180 1534 2304 4600

Počet pixelů 31 m2 11430 157 70 18

Počet pixelů 6 m2 2212 31 14 3

Tab. 2-1: Počty ozářených pixelů Jak je patrné z (tab. 2-1), počty pixelů s rostoucí vzdáleností významně klesají a při rozlišení 128x128 dosahují přibližně čtvrtinových hodnot oproti rozlišení 256x256. Lepší představu poskytuje (obr. 2-4), na kterém můžeme vidět ilustrační příklad ztráty obrazové informace v důsledku zmenšování počtu ozářených pixelů.

Obr. 2-4: Čelní silueta letounu L-159

3

Diskriminace cílů

V případě IR klamných cílů, tzv. FLARE, předpokládejme, že jejich IR silueta má kruhový nebo oválný tvar a plochu větší než 4 m2. Můžeme předpokládat, že ve větší vzdálenosti budou v podstatě nerozlišitelné od letounu. Reálnou situaci představuje (obr. 3-1 a), na kterém 25


objekt v kroužku A je letoun typu F-16 a objekty v kroužku B jsou vymetené FLARE. Jak můžeme vidět, velikost IR stopy klamných cílů je přibližně stejná jako u letounu. Navíc i tvar je velice podobný. Každý jednotlivý objekt na (obr. 3-5) obsáhl přibližně 200 až 300 pixelů, přičemž rozlišení detektoru bylo 256x256 pixelů. Na (obr. 3-1b) můžeme vidět situaci, kdy letoun typu F-16 vypouští klamný cíl srovnatelné velikosti. Vzhledem k tomu, že se nachází v bližší vzdálenosti, je možné rozeznat siluetu letounu a odlišit tento letoun od klamného cíle. Každý objekt na (obr. 3-1 b) aktivuje přibližně 2100 pixelů. Opět i zde je rozlišení detektoru 256x256 pixelů. Pokud výše uvedené skutečnosti porovnáme s hodnotami uvedenými v (tab. 2-1) můžeme konstatovat, že vzdálenosti, kdy detektor umožňuje kvalitu zobrazení potřebnou k diskriminaci cíle podle tvaru, jsou velice malé. Při použití detektoru s rozlišením 256x256 pixelů ani za ideálních podmínek zřejmě nepřekročí hranici 2000 m. Samozřejmě, že tato vzdálenost závisí na více okolnostech. Nejen rozlišení detektoru, ale i velikost zorného pole ovlivňuje výše zmíněnou vzdálenost. Čím je zorné pole větší, tím se uvedená vzdálenost zkracuje. Dále závisí na natočení letounu vůči koordinátoru a režimu motoru. Například zapnuté přídavné spalování, za určitých okolností, může maskovat siluetu letounu.

a)

b)

Obr. 3-1: Reálný výmet klamného cíle typu FLARE v IR spektru

4

Závěr

Z výše popsaného rozboru vyplývá, že metoda diskriminace cílů na základě rozpoznávání obrazu, je použitelná pouze za určitých omezujících podmínek a na relativně krátké vzdálenosti. Pokud budeme předpokládat maximální dosah LŘS přibližně 16 000 m, představuje vzdálenost 2000 m osminu celkové dráhy letu. To znamená, že během větší části letu střela nedokáže, pomocí výše uvedené metody, rozeznat klamný cíl od užitečného. V podstatě je teoreticky možné použít k rušení střel s obrazovými koordinátory klasické všesměrové klamné cíle, které byly původně vyvinuty proti starším systémům s jedním detektorem. Toto rušení může být účinné pouze za předpokladu, že vzdálenost mezi koordinátorem a cílem není nižší než 2 000 m.

26


Literatura [1] [2] [3] [4]

GlobalSecurity.org. AIM-9X [online]. [cit. 15.9.2008]. URL:. Hanselman, D. – Littlefield, B.: Mastering Matlab® 7. Upper Saddle River (New Jersey): Pearson Education, 2005. xi, 852 s. ISBN 0-13-143018-1 Wikipedia.org. IRIS-T [online]. [cit. 25.8.2008]. URL:. Wikipedia.org. Aero L-39 [online]. [cit. 15.9.2008]. URL:.

27


Mapovanie priestoru laserovým skenerom Ing. František KMEC, PhD. Akadémia ozbrojených síl Liptovský Mikuláš, email: [email protected], tel.: +421-905-543-516 Ing. Miloš SOTÁK, PhD. Akadémia ozbrojených síl Liptovský Mikuláš, email: Ing. Václav KRÁLÍK, PhD. Akadémia ozbrojených síl Liptovský Mikuláš, email: Resumé: Autonómne mobilné roboty nachádzajú v súčasnosti čoraz širšie uplatnenie v mnohých odvetviach. Rôzne úlohy a spôsoby použitia vyžadujú iné spôsoby riešenia autonómnej navigácie robota v rôznom prostredí. Keďže k navigácii mobilného robota vo vnútorných priestoroch nie je možné použiť signál globálneho navigačného satelitného systému GPS, je potrebné použiť iný navigačný systém, ktorý nie je závislý na externých informačných zdrojoch. Pre dosiahnutie požadovanej a ohraničenej presnosti navigačných informácií je preto potrebné navrhnúť navigačný systém, ktorý fúziou navigačných informácií z viacerých senzorov poskytne požadovanú presnosť počas celej navigačnej úlohy. Medzi najvhodnejšie senzory pre vnútornú navigáciu a mapovanie uzavretých priestorov patria odometrické senzory, laserový skener, kamera a inerciálny navigačný systém. Článok sa zaoberá možnosťami mapovania vnútorných priestorov pomocou laserového skenera a možnosťou vytvorenia mapovacieho navigačného subsystému, ktorý by bol súčasťou komplexného navigačného systému pre navigáciu mobilného robota vo vnútorných priestoroch.

1 Úvod 1.1 Senzory LADAR Mobilné roboty využívajú senzory podobným spôsobom ako človek svoje zmysly. V rámci zložitých úloh v mobilnej robotike akými sú napr. plánovanie trasy, detekcia a obchádzanie prekážok, lokalizácia a tvorba máp v neznámom prostredí hrajú najdôležitejšiu úlohu senzory zabezpečujúce pre mobilné roboty funkciu „videnia“ okolitého prostredia. Spomedzi mnohých, rôznych, na tento účel vyvinutých senzorov [2] sú pre účely navigácie a mapovania najvhodnejšie laserové skenery, nazývané taktiež LADAR (Laser Detection and Ranging, Laser Radar). Pri konštrukcii mobilných robotov je nutné brať do úvahy mnohé obmedzenia pre voľbu senzorov, ktorými sú hlavne rozmery, hmotnosť, spotreba energie a taktiež cena. Komerčný trh donedávna ponúkal rôzne typy senzorov LADAR, s rôznymi parametrami, s hmotnosťou v rozsahu 5 kg až 65 kg, spotrebou rádovo desiatky wattov a cenou v rozsahu $5,000 až $1,000,000. Vďaka týmto parametrom boli tieto typy senzorov pre malé mobilné aplikácie veľké, ťažké, na energiu veľmi náročné, cenovo nedostupné a teda prakticky nepoužiteľné.

28


1.2 Senzor URG-04LX Relatívnou novinkou v oblasti senzorov LADAR je senzor URG-04LX (obr. 1-1) od firmy Hokuyo Automatic Co., Ltd. [3], ktorého prototyp bol opísaný v roku 2005 [1].

Obr. 1-1: Senzor URG-04LX Tento senzor už začína spĺňať očakávania konštruktérov malých mobilných robotov. Svojimi malými rozmermi 50×50×70 mm hravo spĺňa požiadavku “coffee cup-sized sensor”, hmotnosť iba 160 gramov umožňuje jeho použitie aj na rýchlo sa pohybujúcich, alebo rýchlo rotujúcich platformách a potrebné jednosmerné napájanie 5 V/ 500 mA nadmerne nezaťažuje zdroje mobilného robota. Vnútorná štruktúra senzora URG-04LX je uvedená na obr. 1-2 a základné technické údaje sú uvedené v tab. 1-1.

Obr. 1-2: Štruktúra senzora URG, podľa [1]

29


Hlavnými časťami senzora sú optické komponenty, motor, dosky elektroniky a vonkajší kryt. Optickú sústavu tvoria zdroj svetla, lavínová fotodióda (Avalanche photodiode - APD), dve naklonené zrkadlá a šošovka. Zdrojom svetla je infračervený laser kategórie I s vlnovou dĺžkou 785 nm, ktorý je amplitúdovo modulovaný frekvenciami 46,55 MHz a 53,2 MHz. Vertikálny lúč zo zdroja je konvertovaný do horizontálnej roviny pomocou nakloneného zrkadla, prijímaný horizontálny lúč odrazený od prekážky prechádza cez šošovku, na druhom naklonenom zrkadle sa konvertuje do vertikálnej roviny a dopadá na lavínovú fotodiódu. Senzor je vybavený extrémne tichým bezkefkovým vretenovým motorom, ktorý otáča naklonené zrkadielka a šošovku. Motor senzora sa otáča rýchlosťou 600 otáčok za minútu, teda jeden merací cyklus okolitého prostredia trvá 100 ms. Optický enkodér umiestnený pod rotujúcimi časťami zabezpečuje informáciu o okamžitej polohe vysielaného lúča v priestore. Na základe informácie o polohe vysielaného lúča a na základe fázového rozdielu medzi vyslaným a prijatým lúčom sa v bloku elektroniky vykonáva výpočet vzdialenosti a polohy okolitých predmetov. Blok elektroniky obsahuje taktiež obvody riadenia motora a obvody komunikácie. Senzor URG-04LX podporuje komunikáciu RS-232C s prenosovými rýchlosťami 19.2 kbs-1, 57.6 kbs-1, 115.2 kbs-1, 250 kbs-1, 500 kbs-1 a 750 kbs-1 a taktiež USB 2.0. Konštruktéri senzora vytvorili aj systém príkazov nazvaný SCIP (Scanning sensor Command Interface Protocol) [1], primárne určený na komunikáciu nadradeného počítača a senzora v mobilných aplikáciách. V rámci tohto systému vysiela nadradený počítač rôzne typy príkazov na získanie požadovanej informácie a senzor odpovedá na základe prijatého príkazu. Týmto spôsobom je možné získavať rôzne druhy informácií, napr. dáta o vzdialenosti v rámci celého meracieho rozsahu, v rámci určitého výrezu meracieho rozsahu, dáta s vyšším/nižším rozlíšením, jedno meranie, definovaný počet meraní a pod. Merateľná vzdialenosť Presnosť Rozlišovacia schopnosť Rozsah merania v rovine Uhlová rozlišovacia schopnosť Trvanie jedného merania Hmotnosť Rozmery Napájanie

0.02 m až 4 m 0.02 m až 1 m ±10 mm 1 m až 4 m ±1% meranej vzdialenosti 1 mm 240 º ~ 0.36 º (360 º/1024) 100 ms ~160 g 50×50×70 mm 5 V DC, 500 mA

Tab. 1-1: Špecifikácia senzora URG-04LX

2

Experimentálne meranie

2.1 Základný experiment Cieľom úvodného experimentu bolo overiť základné vlastnosti senzora URG-04LX v reálnych podmienkach. Bolo zvolené reálne prostredie s reálnymi prekážkami. Na vizualizáciu meraných dát bol využitý výrobcom dodávaný softvér Visualizer for URG-X Series ver. 2008/04/16. Na obr. 2-1 je pohľad na priestor bez prekážok a grafická interpretácia nameraných dát z tohto priestoru, namerané dáta sú dostatočné na znázornenie tvaru celého meraného priestoru.

30


Obr. 2-1: Priestor bez prekážok Na obr. 2-2 je pohľad na priestor s jednou tvarovo zložitou prekážkou a grafická interpretácia nameraných dát z tohto priestoru, je možné vidieť, že namerané dáta majú dostatočné uhlové rozlíšenie na znázornenie jednotlivých častí prekážky, napriek tomu, že šírky a vzájomné vzdialenosti štyroch častí v strede prekážky sú len 2 cm.

Obr. 2-2: Priestor s jednou zložitou prekážkou Na obr. 2-3 je pohľad na priestor s viacerými prekážkami a grafická interpretácia nameraných dát z tohto priestoru, je možné vidieť, že namerané dáta majú dostatočné rozlíšenie na znázornenie a identifikáciu jednotlivých prekážok.

Obr. 2-3: Priestor s viacerými prekážkami

31


3

Záver

Úvodné experimenty potvrdzujú vhodnosť a perspektívnosť ďalšieho využitia LADAR senzora URG-04LX od firmy Hokuyo Automatic Co., Ltd. [3] v rámci aplikácií pre navigáciu a mapovanie vo vnútorných priestoroch. Tento senzor bude použitý pri realizácii robotickej platformy pre testovanie algoritmov lokalizácie a mapovania priestoru.

Literatúra [1]

[2]

[3]

H. Kawata, W. Santosh, T. Mori, A. Ohya and S. Yuta, “Development of ultra-small lightweight optical range sensor system”, Proceedings IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2005), Edmonton, pp 3277-3282 (2005). W. C. Stone, M. Juberts, N. Dagalakis, J. Stone and J. Gorman, “Performance Analysis of Next-Generation LADAR for Manufacturing, Construction, and Mobility,” NISTIR 7117, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, (2004-5) Hokuyo Automatic Co., Ltd. : http://www.hokuyo-aut.jp

Článok vznikol za podpory projektu „Robotický systém pre navigáciu a mapovanie vo vnútorných priestoroch" ŠPP 852_08-RO02_RU21-240

32


Novel eddy current and EMAT probes performance comparison Ing. Michal Kubínyi Czech Technical University in Prague, Department of Measurement, email: [email protected], tel.: +420-224-352-061 doc. Ing. Radislav Šmíd, Ph.D. Czech Technical University in Prague, Department of Measurement, Resumé: We want to evaluate performance of two experimental NDE (Nondestructive evaluation) systems, eddy current and EMAT (Electro-Magnetic Acoustic Transducer). The both of them want to be applied in aircraft maintenance and the both of them search for flaws beneath the tested object surface. Each one has an advantage that they don´t need direct contact with the specimen. With the development of these diagnostic methods we want to deal with corrosion detection. We want to be able to test hardly accessible sides of aircraft structures without dismounting or special preparation of the surface. We tested aluminum plate with cracks built from the same material as is used for airframe. We made a study of the probes sensitivity.

1

Introduction

1.1 Eddy current approach In eddy current testing, the test coil or probe is the main link between the test instrument and the tested object. Eddy current probes / coils are based on relatively simple principles and consist of one or more coils in a given configuration. The shape of the coils, their cross section, size, configuration and sources are all parameters for a specific application design [1]. While eddy-current NDE is a reliable method to detect cracks, its use to measure cracks depth has been limited by an incomplete understanding of the interaction between the electromagnetic fields and flaws in conducting materials. Current methods for practical crack sizing using eddy-current NDE are based either on the use of calibration cracks or on the estimation of crack depth from measurements of the surface crack length assuming that the crack has a known aspect ratio. The limited nature of these methods restricts the potential value of eddy-current NDE because accurate knowledge of crack size and shape, combined with structural loads information. Current methods for practical crack-sizing using eddycurrent NDE are based either on the use of calibration cracks or on the estimation of crack depth from measurements of the surface crack length assuming that the crack has a known aspect ratio [2]. In Instituto Superior Técnico de Lisboa our project team tried to create several eddy current probe designs. Our research is described in [3]. As the result we used two probes, which one had two coils detecting one above another (probe F) to increase sensitivity in compare to single detecting coil design. The second probe (probe S) had detecting coils in line of measurement so we were able to scan contour more accurately.

1.2 Ultrasound approach Classical ultrasonic techniques utilize various phenomena and/or properties of ultrasonic waves propagating in the material in order to detect defects. It is very well-known that various types of waves can propagate in solids. But one of the most important parameters in 33


ultrasonics is the velocity of propagating waves. The relationship between the velocity of the longitudinal ultrasonic wave and elastic properties of the material is often used to evaluate the condition of the structure but is also important to compute crack depth. With the thin materials used for airframe is not big issue the decrease of sound with the distance. Propagating waves are additionally scattered (or reflected) and absorbed by different material / structural boundaries [4]. Ultrasonics arguably provides the most mature and reliable route to crack depth measurement. In ultrasonic testing, crack depth is determined through an analysis of the waves reflected, transmitted or diffracted by the crack (corroded part). One of the more common techniques relies on measurement of the distance that the transducer must be moved in order for the signal intensity reflected from the crack to reduced by a given amount, typically 6 dB or 20 dB. This distance, together with knowledge of the probe characteristics, can then be used to determine the crack depth. More reliable crack depth measurements can be made using the waves diffracted from the crack tips and crack mouth through the "time-of-flight diffraction" techniques [2]. Ultrasonic NDE system that we have chosen for this comparison is EMAT (Electro Magnetic Acoustic Transducer). Detailed description is listened in [5]. On this principle it is possible to produce and detect ultrasonic waves in electrically conductive material. For us was important that this type of generation ultrasound is based on similar phenomena as Eddy current NDE and recent system is experimental same as developed Eddy current probes.

2

Measurements

2.1 Setup As the evaluation sample we used aluminum plate with 6 scratches. The plate was 1 mm thick and two scratches were drilled through. To measure resolution of the systems we had two scratches doubled in the parallel situation. Details of dimensions are in Tab. 2-1.

Fig. 2-1: Scratches lay-out [3] Scratches Width (mm) Material thickness (mm)

1st 2 0

2nd 1 0

3rd 2 0,3

4th 1 0,3

Tab. 2-1: Scratches description [3]

34

5th 2 0,3

6th 2 0,3


2.2 Eddy current Penetration depth equation from [1] forced us to lower frequency below 10 kHz. With lower frequency we had to increase current through generating coil to produce stronger field. We finally used 7 kHz which was compromise after we measured impedance of generating coil. For this frequency eddy currents should have distribution strong enough for 1 mm thick plate. In Fig. 2-3 and 2-4 are clearly showed the difference in predicted performance of these two types of probes. Probe S was able with two separate and independent sensing coils distinguished contour of the crack. In contrary with probe F we received information about smaller defects. Presented images correspond to the smallest scratches we detected with named probes. When we will be able to fluently change frequency during the measurement we would be able to see scanned object in layers.

Fig. 2-2: Eddy current probes [3]

Fig. 2-3: S probe over 3rd scratch [3]

35


Fig. 2-3: F probe over 5th scratch [3]

2.3 EMAT In Fig. 2-2, 2-3, 2-4 is possible to distinguish all 6 scratches. We used EMAT probe and Bscan for data visualization. B-scan is two - dimensional representation, giving travel time of an ultrasonic pulse versus transducer position. Different visualization technique in compare to eddy current corresponds more to the principles of this NDE method. Visual information is based on multiple reflected echoes because total image height corresponds to the time in which the echo must travel 4 mm to the boundary and back to the detector. This distance is two times more than thickness of the plate. If we count 0.7 mm thickness the scratch pattern than we are nearly on 1/10 of the initial echo. Conclusion should be that if we are not able to distinguish initial and backwall echo we study EMAT generation field. This is not ultrasound sensing but more like eddy current sensing.

Fig. 2-5: Two biggest scratches measurement

36


Fig. 2-6: Double scratches measurement

Fig. 2-7: Thin scratches measurement

3

Conclusion

We have presented results from 3 probes and 2 systems. EMAT probe / system showed performance (sensitivity) when we identify all cracks. We were able to detect all 6 scratches. Details from this measurement could describe width of the scratch and depth. Eddy current probes were unable to detect all cracks. Their hit rate is from 67% to 83%. The advantage was that we had advanced visualization environment so we were able to describe contour of the cracks. Echo reflection of EMAT had ideal conditions because the wave was “reflected” from normal material boundary. We presume that with randomly placed corrosion spots EMAT performance would decrease on level of eddy current probes. A suitable solution would be combined design of EMAT and Eddy current probe. Eddy current probes are designed for particular applications to ensure the highest sensitivity. EMAT probes design requires the highest energy flow that doesn´t necessary meet eddy current probe design. EMAT probe measurement description explained a little bit the thin line where our recent NDE system detects flaws that are beyond its ultrasound capabilities. The proposed future work should be developing each system and use information fusion.

37


Literature [1] [2] [3] [4] [5]

RAO B.P.C.: Practical Eddy Current Testing, Alpha Science International, 2007, ISBN: 978-1-84265-299-2. BURKE S.K.: Crack Depth Measurement using Eddy-Current NDE, Defense Science and Technology Organization, Australia, 2007. RAMOS H., RIBEIRO A., KUBÍNYI M.: Eddy Current Testing with Novel Probes. Submitted to Issue in the IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement. STASZEWSKI, W.J., BOLLER C., TOMLINSON G.R.: Health Monitoring of Aerospace Structures – Smart Sensor Technologies and Signal Processing, John Wiley & Sons, 2004, ISBN 0-470-84340-3. HIRAO M., OGI H.: Emats for science & industry: Noncontacting Ultrasonic Measurements, Springer, 2003, ISBN 1-4020-7494-8.

38


Levenberg-Marquardt Algorithm for Accelerometers Calibration Ing. Martin Šipoš, Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering, Czech Republic Department of Measurement, Airborne Instrumentation Laboratory email: [email protected], phone: +420-22435-2061 Ing. Michal Reinštein Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering, Czech Republic Department of Measurement, Airborne Instrumentation Laboratory email: [email protected], phone: +420-22435-2061 Ing. Jan Roháč, PhD Czech Technical University in Prague, Faculty of Electrical Engineering, Czech Republic Department of Measurement, Airborne Instrumentation Laboratory email: [email protected], phone: +420-22435-3963 Abstract: This paper describes a method of tri-axial accelerometer calibration. The aim of this calibration is find the accelerometer error model: non-orthogonallities, scale factors and accelerometer bias. The Levenberg-Marquardt algorithm (LMA) is a proven method for such calibration. The LMA is an iterative procedure that locates the minimum of a non-linear function over a space of its parameters. In principle, the LMA interpolates between the results of Gauss-Newton Method (GNM) and the Method of Gradient Descent (MGD). The result of this calibration is the error model that is used for compensation of the above stated errors.

1 Introduction Currently with the development of various types of sensors methods for calibration these sensors are designed. The sensor accuracy depends on the manufacturing technology, price of the sensor etc. For many applications the calibration is necessary for accurate measuring of low-cost sensors. Through the calibration sensors parameters are found and used for correction of measured data. In aerospace industry, tri-axial accelerometers are used as part of inertial navigation systems. High accuracy of these sensors is required. This paper describes a method for calibrating tri-axial accelerometer, that is created by two bi-axial accelerometers using, LevenbergMarquardt (LM) algorithm in Matlab environment.

2

Accelerometer Error Model

2.1 Accelerometer’s Errors Ideally, accelerometer is a device that converts actuating quantity to the electrical signal which is only represented by a scale factor. Practically each sensor is influenced by errors that depend on the manufacturing technology, materials and internal structure. These errors create the error model of the sensor.

39


Main types of accelerometer errors are: • • • •

sensor noise, bias, drift, instability and linearity of transfer characteristics, sensitivity of gravitional acceleration.

Figure 2-1 shows the relationship between orthogonal and non-orthogonal tri-axial systems, where αij are angles of non-orthogonality; xa, ya, za: non-orthogonal system, xp, yp, zp: orthogonal system.

Fig. 2-1: Relationship between Orthogonal and Non-orthogonal System The relationship between orthogonal and non-orthogonal system is possible to rewrite mathematically as equation (2-1): a p = Tap a a ,

[ = [x

] ]

given: a p = x p , y p , z p aa

a

p a

T

, ya, z

T

(2-1)

vector of the acceleration estimates in orthogonal system,

a T

vector of acceleration in non-orthogonal system, transformation matrix for correction of non-orthogonallities.

2.2 Accelerometers Error Model The error model of accelerometer can be defined considering the main sources of errors. The corrected accelerations in the non-orthogonal system can be computed using the model given by equation (2-2): ⎛ 1 ⎜ a p = T δSFa (a a − b a ) = ⎜ α yx ⎜ −α ⎝ zx p a

0 1

α zy

0 ⎞ ⎛ δ SFax ⎟⎜ 0⎟⎜ 0 1 ⎟⎠ ⎜⎝ 0

40

0

δ SFay 0

⎞ ⎛ ⎛ aax ⎞ ⎛ bx ⎞ ⎞ ⎟⎜⎜ ⎟ ⎜ ⎟⎟ 0 ⎟ ⎜ ⎜ aay ⎟ − ⎜ by ⎟ ⎟ , δ SFaz ⎟⎠ ⎜⎝ ⎜⎝ aaz ⎟⎠ ⎜⎝ bz ⎟⎠ ⎟⎠ 0

(2-2)


given: a p , a a , Tap

defined in equation (2-1), scale factor’s matrix, vector of biases, coefficients of transformation matrix,

δSFa ba

α ij δ SFax , δ SFay , δ SFaz aax , aay , aaz bx , by , bz

errors of scale factors for x, y, z axes, accelerations in direction x, y, z axes, biases of x, y, z axes.

Matrix Tap is lower triangular matrix. Suppose, that xy is plane of coincidence and orthogonal x-axis is corresponding to non-orthogonal x-axis.

3

Levenberg-Marquardt Algorithm for Calibration

This method of calibration is established on the estimate of the size of vector a p in the orthogonal system where the acceleration of gravity is equal to one (eq. 3-3). If the system is non-orthogonal, the acceleration of gravity differs and its variance is used as criterion for minimalization. a 2px + a 2py + a 2pz = g

2

= 1.

(3-3)

3.1 Gauss-Newton Method The principle of the GNM is the linearization of the model function with respect to the vector a a . This linearized function is possible to use in the method of least squares that finds an optimal increment Δ+ ak of parameter a k (eq. 3-4). This process is computed repeatedly until the accuracy is sufficient. Δ + a k = −[ ΓT (a k ) Γ(a k )]−1 ΓT (a k )ε (x, a k ),

(3-4)

given: ΓT (a k ) Jacobian matrix, k discrete time. T If matrix Γ (a k )Γ (a k ) is singular, it is impossible to compute the inversion matrix [ΓT (a k )Γ(a k )]−1 and the computations are over.

3.2 Levenberg-Marquardt Algorithm The LMA relieves the imperfections of the GNM algorithm by expanding the ΓT (a k )Γ (a k ) matrix by the diagonal matrix Δk such that matrix ΓT (a k )Γ(a k ) + Δ k becomes positive definite. Matrix Δk is defined as Δk = λk I ( λk > 0 ) and equation (3-4) is substituted by eq. (3-5) for LMA algorithm. a k +1 = a k − [ ΓT (a k ) Γ(a k ) + λk I ]−1 ΓT (a k )ε (x, a k )

given λk

(3-5)

damping parameter.

The LMA interpolates between the GNM and the method of gradient descent. If λk is small the method inclines to GNM. If λk is large the method inclines to MGD.

41


If the requested parameters are far from global minimum the MDG prevails, as long as the estimation is nearing to the global minimum GNM prevails. This ensures the convergence of the algorithm. The LMA is adaptive algorithm because it controls the damping parameter λk . Damping parameter λk is increased if iteration process does not lead to decrease of minimum mean square error of acceleration. In the opposite case λk is decreased.

4

Accelerometer Calibration

4.1 Measured Accelerometer First of all, the tri-axial accelerometer was created by two digital bi-axial accelerometers ADIS 16003 (Analog Devices) and then it was chosen for Levenberg-Marquardt calibration (figure (4-2)). Digital accelerometers were connected to the Keil MCBSTR9 evaluation board (STMicroelectronics) using SPI interface and measured data were sent to computer via RS232.

Fig. 4-2: Creation of the Tri-axial Accelerometer Using Two Bi-axial Accelerometers Sufficient number of samples is about 30. In this case 45 samples were measured 45 samples. Figure (4-3) shows schematic diagram for data measuring.

SPI 1

RS232

SPI 2

42


Fig. 4-3: Schematic Diagram for Data Measuring for LM Method of Calibration

4.2 Data Processing in Matlab Environment The figure (4-4) shows a flowchart where the Levenberg-Marquardt algorithm is described; the algorithm is as follows: After measured data are loaded from file, Jacobian matrix is generated and initial parameters are set: damping parameter λk and minimum mean square error ε krit which defines sufficient accuracy. The increment Δ+ ak of the parameter a k , the actualized parameters a k +1 and actual minimum 2 mean square error are computed. If condition of ε 2 > ε 1 ≥ 0 is satisfied the actual parameters are more accurate than parameters computed in the previous step; hence damping 2 parameter λk is decreased. If condition of ε 2 > ε 1 ≥ 0 is not satisfied, the estimated parameters diverge from global minimum, damping parameter is increased and the step is repeated. The procedure is finished when minimum mean square error is less than required value.

(

(

)

)

Loading data from file

Definition of minimal criteria, generation of Jacobian matrix, initial conditions settings,

End of iteration, parameters found

εkrit, λk

No

Iteration for iter=1:200

ε2 > ε2

End of iteration, parameters found

Addition of parameters Δ+ ak :

Δ + a k = −[ΓT (a k )Γ (a k )]−1 ΓT (a k )ε ( x, a k )

a k +1 = a k + Δ + a k

a = a1 GN method:

Computing mean square deviation

ε12 = ∑ (1 − f ( a, meas _ data ) )

No

Gradient descent

λ = λ.10

Yes

λ > λkrit

ε 2 − ε12 ≥ 0

Yes

krit

2

2

J = Gen _ Jac ( a, meas _ data )

Yes

No

End of iteration, algorithm is divergent

Fig. 4-4: Flowchart of Data Processing

43

λ = λ ⋅ 0. 1

ε 2 = ∑ (1 − f ( a, meas _ data ) )


4.3 Results The parameters of the accelerometer model: 0 0 ⎛ 0.001294 ⎞ ⎜ ⎟ 0 0.001297 0 δ SFa = ⎜ ⎟ ⎜ 0 0 0.001283 ⎟⎠ ⎝

Scale factors:

1 0 0⎞ ⎛ ⎜ ⎟ 1 0⎟ Ta = ⎜ 0.0132 ⎜ −0.0229 0.0139 1 ⎟ ⎝ ⎠ ⎛ 2037.4 ⎞ ⎛ −0.014 g ⎞ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ b a = ⎜ 2043.6 ⎟ = ⎜ −0.006 g ⎟ ⎜ 2028.9 ⎟ ⎜ −0.025 g ⎟ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠

Transformation matrix:

p

Vector of biases:

For the case, that estimated parameters are: scale factors, coefficients of transfer matrix and vector of biases, the minimum mean square error without the calibration was found to be ε = 0.021g , with the calibration ε = 0.005 g . If estimated parameters are only the coefficients of the transfer matrix (scale factors and biases are constants) minimum mean square error without calibration is ε = 0.008 g , with the calibration ε = 0.005 g . Deviations (Δ) of angles between orthogonal and non-orthogonal systems are represented in table (4-1). αij - subscript i denotes the non-orthogonal system, subscript j denotes the orthogonal system. Angle

α xx

α xy

α xz

α yx

α yy

α yz

α zx

α zy

α zz

Δ (deg)

0

0

0

-0.076

0.076

0

1.312

-0.795

1.534

Tab. 4-1: Deviations of Angles between Orthogonal and Non-orthogonal Systems The figure (4-5) shows the estimated accelerations of gravity using the LM method (red dotand-dash curve) compared to the accelerations without calibration (blue curve).

Fig. 4-5: Dependence Gravity Acceleration with and without LM Calibration 44


5

Conclusion

The LM method for accelerometer calibration is one of the possible methods for determining the sensor error model. The number of estimated parameters has major influence on final accuracy. The output of the LM method is the matrix of scale factors, which is designed to be optimal in whole range, coefficient of transfer matrix and vector of biases. The main advantage of this method is that there is no need to know the sensor parameters or to measure their transfer characteristics. For the calibration it is sufficient take the measurements of general tilt angles which cover the measuring range of the sensor.

References [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7]

SKOG, I.; Händel, P.: Calibration of a MEMS Inertial Measurement Unit. Stockholm, 2006, p. 6. www.imeko.org/publications/wc-2006/PWC-2006-TC3-017u.pdf MANOLIS, I. A. Lourakis: A brief Description of the Levenberg-Marquardt Algorithm Implemented by levmar, Heraklion, Greece 2005. www.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/levmar.pdf MADSEN, K.; NIELSEN, H.B.; TINGLEFF, O.: Methods for Non-Linear Least Squares Problems, Technical University of Denmark, 2004, p. 58. www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.php/3215/pdf/imm3215.pdf RANGANATHAN, A.: The Levenberg-Marquardt Algorithm, 2004, p. 5., http://www.cc.gatech.edu/~ananth/docs/lmtut.pdf ROWIES, S.: Levenberg-Marquardt Optimalization, p. 5., http://www.cs.toronto.edu/~roweis/notes/lm.pdf KVETENSKY, T.: System for measuring tilt using accelerometers, Diploma thesis, Prague, 2008. SOTAK, M.; SOPATA, M.; BREDA, R.; ROHAC, J.; VACI, L.: Integration of Navigation Systems, monograph, Kosice, 2006, ISBN 80-969619-9-3, p. 344.

45


Turbulence Modelling for Attitude Evaluation Purposes Ing. Michal Reinštein, CTU in Prague, Dept. of Measurement, email: [email protected], tel: +420 22435 2061 Ing. Jan Roháč Ph.D., CTU in Prague, Dept. of Measurement, email: [email protected], tel: +420 22435 3963 Ing. Martin Šipoš, CTU in Prague, Dept. of Measurement, email: [email protected], tel: +420 22435 2061 Abstract: This paper deals with modelling methods used to develop a suitable turbulence model for a conventional Kalman filter. The Kalman filter serves in this case as an estimator for aircraft attitude evaluation that is based on a new approach of gravitational acceleration sensing. Hence, the designed turbulence model was augmented with accelerometer noise models. These noise models were created according to power spectral density analysis of their output signals. The influence of turbulence on the accelerometer signal as well as the sensor bias and drift were successfully compensated to obtain the desired gravitational component of the acceleration. The signal was estimated with satisfactory precision and evaluated by the Kalman filter covariance analysis.

1 Untraditional Approach to Attitude Evaluation 1.1 Introduction This paper deals with an accelerometer signal estimation project that is closely related to former research regarding a non-traditional approach in aircraft attitude evaluation. This approach uses only inertial sensors and is accurate enough to serve as an artificial horizon with no regard to time of flight. A new concept of mathematical model for low-cost Inertial Measurement Unit (IMU) was developed for this purpose and is described by Rohac in [1].

y

y

x

x

(a)

z

45˚ (b) x1’

y2’ z

x2’ y1’

Fig. 1-1: Accelerometer Frameworks: (a) Traditional Orientation, (b) Proposed Orientation. 46


This model relies on data fusion of output signals of the accelerometer triad and three angular rate sensors. The purpose is to eliminate the crucial errors in attitude evaluation caused by time integration of the angular rate sensors’ signals. A key issue necessary for the successful implementation of this new concept was the accurate estimation of the accelerometer output signal since this concept is based on gravitational acceleration sensing. In order to do so, a non-traditional framework for accelerometers was proposed (see Fig. 1-1). Nevertheless, sensed acceleration contains also other components such as forward and centrifugal acceleration and acceleration caused by a wind impact. These components influence the accelerometer signal and consequently attitude evaluation as well. Accelerometer signals are critically sensitive to the wind influence; and therefore a discrete turbulence model had to be implemented and evaluated. This model had to be then augmented with accelerometer models based on power spectral density (PSD) analysis of their output signals. A conventional Kalman filter (KF) [2] enhanced by suboptimal modelling techniques was used as signal estimator. Obtained results were based on thorough turbulence simulations in Matlab as well as on real data analysis.

1.2 Hardware Background Another motivation to this project was the persistent development in the field of MEMS sensors which opens new possibilities in designing a low-cost IMU with improving precision. That is why new methods and mathematical procedures can be used and better achievements can be expected. Until now, the first version of IMU hardware realization (see Fig. 1-2) was based on the digital signal processor ADSP2189M (Analog Devices) interconnected with external 1Mb flash memory AM29LV001B. Inertial sensors from Analog Devices were used to create an orthogonal multi-sensor setup; namely ADIS16250 and ADIS16080 angular rate sensors; and ADIS16201 dual-axis accelerometers were used. Currently, a new version based on a more sophisticated ARM9 processor (Keil, An ARM Company) and high precision tri-axial inertial sensor ADIS16355 is under.

Fig. 1-2: IMU Hardware Version 1.0 Based on ADSP2189M Signal Processor, ADIS16250 and ADIS16080 Angular Rate Sensors; and ADIS16201 Dual-Axis Accelerometers

47


2

Accelerometer Modelling

The most common description for the output measurement of an accelerometer is defined according to [3] as follows:

a = f + b + ( S1 + S2 ) f + N f + γ + δ g + w f

(2-1)

where, a is the acceleration measurement, f is the observable specific force, b is the accelerometer bias, S1 is the diagonal matrix of linear scale factor errors, S2 is the diagonal matrix of non-linear scale factor error, Nf is a matrix representing the accelerometer triad nonorthogonality, γ is the vector of normal gravity, δg is the anomalous gravity vector and wf is the accelerometer measurement noise. Since the sensor scale factor and non-orthogonality are parameters determinable by system calibration, the part of the equation (2-1) that is mainly of interest is the sensor measurement noise and sensor bias. The sensor bias is a result of the manufacturing imperfection of the sensing structure. This bias has a deterministic component that can be quantified by calibration as well and a stochastic component which can be approximated as stochastic process and modelled using a statistical approach. The deterministic component is called bias and refers to an output offset of the sensor under the condition of the zero acting quantity. The stochastic component is called a drift and refers to the rate at which the error in an inertial sensor accumulates with time, i.e. the time correlated error. Usually, the sensor bias and drift are modelled as a first-order Gauss-Markov process [2] or a random walk process [2] with parameters derived from its power spectral density analysis. Sensor measurement noise represents the overall uncertainty in the sensor model.

Fig. 2-3: Power Spectral Density of ADIS16201 Accelerometer It cannot be assumed for the real world systems that all noises are white Gaussian; however, white noise is crucial for the Kalman filter best performance. By using power spectral density analysis and appropriate differential equations [2] there is an effort to develop a noise model that will shape the white noise input to represent the real noise spectrum. Such a noise model 48


is called a shaping filter. This model can be augmented into the system state model to shape the white noise and to provide a noise with such a spectrum as the spectrum of the sensor’s output signal. The figure (2-3) shows the power spectral density of ADIS16201 accelerometer output signal. Based on the shape of the PSD the approximation for accelerometer’s bias and drift was chosen to be exponentially correlated random process with appropriate parameters. This process can be described by following differential equation: x& = - α x + σ 2α w ( t )

(2-2)

where α is the reciprocal value of the process correlation time, σ is the process standard deviation and w is the white noise driving the shaping filter.

3

Turbulence Modelling

3.1 Wind Influence Approximation The wind influence plays a crucial role in affecting the accelerometer output signals. It can be modelled as an average wind profile with additive random turbulence component. The vertical gradient of such a wind profile is determined mainly by the roughness of underlying terrain up to certain height hb, called a boundary layer. Above this height it can be considered constant. According to [4], the boundary layer profile can be described as follows: W = const ⋅ h n

(3-3)

where h is the height above ground, n is the power determined by terrain roughness as given: Parameter

Smooth

Village profile

City profile

n

0.16

0.28

0.40

hb (feet)

900

1300

1700

Tab. 3-1: Parameters for the Power-law Description of the Wind Profile Since the surface winds at airports are measured at the height of 10 meters [4], wind profiles for other heights can be obtained with respect to W10m in accordance to: n

n

⎛ h ⎞ ⎛ hb ⎞ W = W10 m ⎜ ⎟ for h < hb and W = W10 m ⎜ ⎟ for h > hb ⎝ h10 m ⎠ ⎝ h10 m ⎠

(3-4)

There exist two most commonly used wind turbulence models; the Dryden model and Von Karman model. Such a wind turbulence model can be interpreted as a spectral representation that adds turbulence into the aircraft model. This turbulence is modelled by passing a band limited white noise through a shaping filter, as defined in chapter 2. When comparing the two models “The von Karman model is more accurate in representing the relative proportion of spectral power at high frequencies and thus is often chosen for structure load analysis. The

49


Dryden model, however, is more convenient for engineering applications because a real discrete form can be derived (MIL-HDBK-1797)”, [4, page 2] As described in [4], the actual turbulence model is defined by σu, σv, σw that are the rootmean-square (rms) intensities of turbulence components and Lu, Lv, Lw that are the turbulence scale lengths. To develop an actual implementation that can be validated by simulation, the aircraft was assumed to fly at speed V through a frozen turbulence field. A frozen turbulence is a turbulence approximation that advects with the mean wind and is not statistically changed during the advection process. In measurements, frozen turbulence is also referred to as Taylor's hypothesis, which allows time series measured at a single point to be interpreted as spatial variations. The frozen turbulence field assumption is valid if the mean-wind velocity and the rms turbulence velocity or intensity is small relative to the aircraft’s ground speed. All of the turbulence parameters are functions of altitude, and therefore following altitude model is considered: •

Altitude < 1000 feet: intensity of vertical turbulence is related to average wind measured at 20 feet above ground:

σ w = 0.1W20 ft , σ u = σ v =

2 Lu = h, Lu = 2 Lv =

•

( 0.177

σw

+ 0.000823h )

h

( 0.177

+ 0.000823h )

•

(3-5)

(3-6)

Altitude > 2000 feet: above 2000 feet intensities and scale lengths are assumed isotropic, such that:

σ w = σ u = σ v , Lu = 2Lv = 2Lw = 1750 ft •

1.2

0.4

(3-7)

The turbulence intensities are determined from a table that provides the turbulence intensity as a function of altitude and the probability of the turbulence intensity being exceeded (probability of exceeding to be 10-2, 10-3 and 10-5 corresponding to light, moderate and heavy turbulence respectively). Altitude between 1000 and 2000 feet: intensities and scale lengths are obtained by linear interpolation using the values at 1000 and 2000 feet.

3.2 Turbulence Model Design The most common way how to implement the turbulence effect to the acceleration signal is to design a shaping filter for each turbulence component, i.e. three for the incremental linear velocity (integrated acceleration) and three for the angular rates effects. This shaping filter is then driven by a white noise in such a way that its output coincides with the noise created by the actual turbulence as closely as possible. Mathematical interpretation given by the Military Handbook MIL-HDBK-1797 was used to derive the discrete form of the Dryden’s model. The power spectral density functions for the linear velocity effects of the turbulence, which is much more dominant than the angular rate effect, are as follows: 50


Φ u ( jω ) =

2σ u2 Lu πV

1 ⎛ω ⎞ 1 + Lu ⎜ ⎟ ⎝V ⎠

2

⎛ ω⎞ 1 + 3⎜ Lv ⎟ ⎝ V⎠

2

2

⎤ ⎥ ⎥⎦

σ v2 Lv Φ v ( jω ) = πV ⎡

⎛ ω⎞ ⎢1 + ⎜ Lv ⎟ ⎢⎣ ⎝ V ⎠

(3-8)

⎛ ω⎞ 1 + 3⎜ Lw ⎟ ⎝ V⎠

2

2

⎤ ⎥ ⎥⎦

σ w2 Lw Φ w ( jω ) = πV ⎡

⎛ ω⎞ ⎢1 + ⎜ Lw ⎟ ⎢⎣ ⎝ V ⎠

(3-9)

2

(3-10)

2

According to [4, page 4], the transfer functions for the actual shaping filters can be extracted from the equations (3-8, 3-9, 3-10) by firstly applying (jω) => s conversion to the complex plane in terms of s and secondly by rewriting the spectral function according to:

Sωω (s) = 1.H ( s) H (−s)

(3-11)

where Sωω(s) is the original system transfer function and H(s) and H(-s) stand for stable and unstable parts respectively. If the original system is linear, the results are as follows: ⎛ ⎜ 2σ Lu 2 Lu 1 1 Φ u (s) = = ⎜σ u 2 ⎜ πV πV ⎛s ⎛s⎞ 1 + Lu ⎜ ⎜ 1 − Lu ⎜ ⎟ ⎝V ⎝ ⎝V ⎠ 2 u

⎞⎛ ⎟⎜ 1 ⎟.⎜ σ 2 Lu u ⎟ ⎜ πV ⎞ ⎛s 1 − Lu ⎜ ⎟⎟⎜ ⎠⎠⎝ ⎝V

⎞ ⎟ ⎟ ⎞⎟ ⎟⎟ ⎠⎠

⎛ ⎛ s ⎞⎞ ⎛ s ⎞⎞⎛ ⎜ 1 + 3 ⎜ Lv ⎟ ⎟ ⎜ 1 − 3⎜ Lv ⎟ ⎟ σ Lv Lv ⎜ ⎝ V ⎠⎟ ⎝ V ⎠ ⎟.⎜ σ Lv Φ v ( s) = = ⎜σ v 2 2 ⎟⎜ v 2 ⎟ 2 πV ⎡ πV πV ⎛ s⎞ ⎟ ⎛ s ⎞ ⎟⎜ ⎜ ⎛ s⎞ ⎤ 1 + ⎜ Lv ⎟ ⎟ ⎜ 1 − ⎜ Lv ⎟ ⎟ ⎜ ⎢1 − ⎜ Lv ⎟ ⎥ V ⎠ ⎠⎝ ⎝ V⎠ ⎠ ⎝ ⎝ V ⎝ ⎠ ⎣⎢ ⎦⎥ 2 v

⎛ s⎞ 1 − 3⎜ Lv ⎟ ⎝ V⎠

(3-12)

2

51

(3-13)


⎛ s ⎞⎞⎛ s ⎞⎞ ⎛ ⎛ ⎜ 1 − 3 ⎜ Lw ⎟ ⎟ 1 + 3 ⎜ Lw ⎟ ⎟ ⎜ Lw σ Lw Lw ⎜ ⎝ V ⎠⎟ ⎝ V ⎠ ⎟.⎜ σ = ⎜σ w Φ w ( s) = w ⎜ ⎟ 2 2 2 ⎟ 2 πV ⎡ πV πV s ⎞ ⎟⎜ s⎞ ⎟ ⎛ ⎛ s⎞ ⎤ ⎜ ⎛ L 1 1 L − + ⎜ w ⎟ ⎟ ⎜ w ⎟ ⎟⎜ ⎜ ⎢1 − ⎜ Lw ⎟ ⎥ ⎝ V⎠ ⎠ ⎝ V ⎠ ⎠⎝ ⎝ ⎣⎢ ⎝ V ⎠ ⎦⎥ 2 w

s⎞ ⎛ 1 − 3⎜ Lw ⎟ ⎝ V⎠

2

(3-14)

Using the highlighted parts of the equations (3-12, 3-13, 3-14), the transfer functions of the shaping filters corresponding to the turbulence effects in longitudinal, lateral and vertical axes respectively can be rewritten as follows:

Hu ( s ) = σ u

2au

1 V , au = π s + au Lu

2av σv s +σv 2π Hv ( s) = ⎛a s 2 + av s + ⎜ v ⎝2

(3-15)

3

av 8π , a = V v 2 Lv ⎞ ⎟ ⎠

(3-16)

3

2aw a σw s +σw w 2π 8π , a = V Hw ( s) = w 2 Lw ⎛ aw ⎞ 2 s + aw s + ⎜ ⎟ ⎝ 2 ⎠

(3-17)

3.3 Turbulence Model Discretization In order to implement the turbulence models into the Kalman filter and to estimate the effect of turbulence, discretization was required. Differential equations corresponding to the transfer functions (3-15, 3-16, 3-17) were derived. Then, they were augmented with the accelerometer noise model given by the differential equation (2-2) into a single state space model. In this way, an 18-state space system model was formed, composing of 6 shaping filters; three for turbulence and three corresponding to the accelerometer triad. The desired discrete system matrices were obtained from the continuous state space description by a standard discretization process called the Van Loan method, as described by Grewal [2]. The Van Loan method was implemented in Matlab. The combined accelerometer and turbulence state space model was implemented into the conventional KF algorithm in Matlab and evaluated. Discrete Kalman filter equations were used in the form as described in [5]. The turbulence model was tested for variable turbulence conditions (turbulence intensity, turbulence scale lengths) and variable flight conditions (aircraft velocity, height of flight, changes in aircraft dynamics reflected by changes in Euler angles). The covariance analysis obtained by the KF algorithm was used to monitor the difference between the estimated turbulence effect on acceleration and the simulated one.

52


4

Estimation Results

In order to obtain the information about the sensed gravitational acceleration, the effect of the turbulence had to be estimated and hence suppressed. Results were acquired by simulating the actual turbulence in Matlab Simulink Aerospace Blockset followed by running the KF algorithm on the designed accelerometer-turbulence model programmed in Matlab. Accelerometer models used in the simulation process were based on real data acquired by laboratory positioning tests using a calibration platform. For sample results see the Fig. (4-4) which describes the combined turbulence and accelerometer noise estimation by the KF, Fig. (4-4, left), and the combined turbulence and accelerometer noise suppression, Fig. (4-4, right).

4

2 1

3

2

1

3

4

Fig. 4-4: Real and Estimated Vertical Acceleration Signals with Turbulence Distortion; 1 and 2 without Turbulence Suppression, 3 and 4 with Turbulence Suppression.

5

Conclusion

Using the Military Handbook MIL-HDBK-1797 as a reference, a combined turbulence and accelerometer model was designed, implemented and evaluated. This model was developed as a part of the new concept of attitude evaluation, introduced by Rohac in [1]. This concept is based on gravitational acceleration sensing for which the elimination of accelerometer measurement noise, bias, drift and especially the effect of turbulence is a crucial issue. Satisfactory results were achieved by simulation in Matlab; however verification on real data is necessary. Concerning the future development, suppression of the effect of turbulence could possibly further be enhanced by rough accelerometer data de-noising by the means of pre-filtering; for example by wavelet analysis.

53


Literature [1] [2] [3] [4] [5]

ROHAC, J.: Accelerometers and an Aircraft Attitude Evaluation, In IEEE Sensors 2005 - The 4-th IEEE Conference on Sensors [CD-ROM]. Irvine, CA: IEEE Sensors, 2005, p. 784-788, ISBN 0-7803-9057-1. GREWAL, M.S., ANDREWS, A.P.: Kalman filtering – Theory and Practice Using Matlab, NY, USA, 2001, 401 pages ABDEL-HAMID W.: Accuracy Enhancement of Integrated MEMS-IMU/GPS Systems for Land Vehicular Navigation Applications, Calgary, UCGE Reports Number 20207, Canada, 2005, 211 pages REN, L.: Monte Carlo Simulation of Winds, MA 02139, MIT Cambridge, USA, 12 pages SOTAK, M.; SOPATA, M.; BREDA, R.; ROHAC, J.; VACI, L.: Integration of Navigation Systems, monograph, Kosice, 2006, ISBN 80-969619-9-3

54


LUN 1794 Converter – Special Functions Ing. Pavel Pačes, ČVUT FEL, K338, email: [email protected], tel.: +420-224-352-061 Ing. Luboš Jelínek, DevCom, s.r.o., email: [email protected], tel.: +420-284-860-938 Ing. Radek Jaroš, DevCom, s.r.o., email: [email protected], tel.: +420-284-860-938 Abstract:

This article describes extension of current LUN1794 synchro/resolver to ARINC429 converter with a function of runway marker switches. This instrument is being used on the Czech Army’s Mil Mi 171š (see figure 1-1) as a signal converter from a gyro-magnetic compass GMK and two automatic radio compasses ARK UD and ARK 15 to ARINC429 digital words that are transferred into a Rockwell-Collins MFD MF255EF. Instrument also receives data packets and search for specific data with information about runway markers. All changes led to instrument modification called LUN1794.7. The main aim of this article is the instrument new environmental testing.

1 Introduction LUN1794 (figure 1-2) is an inside aircraft (fuselage, equipment rack, etc.) mount converter from synchro or resolver to ARINC429 serial bus. LUN1794 was extended into the new version and developed with emphasis on hardware and software reliability like module based system that allows further changes, another improvement and flexible maintenance. Some of the instrument features includes: • • • • • • • • • •

design for application in environment demanding high level of reliability; synchro to ARINC429 conversion; resolver to ARINC429 conversion; baro correction (baro-pot) to ARINC429 conversion; DESYN to ARINC429 conversion; on-board power monitoring; on-board input signal validity testing; on-board internal tests of system integrity; ARINC429 packet forwarding; configurable over a RS232 datalink.

55


Figure 1-1: Czech Air Force Mi171 9799 (Courtesy of Mr. Z. Vrba) LUN 1794 is used for signal digitizing from, for example, these devices: • • • • • •

GMK1E AGD1 TarSyn H KEA 130A AKR 15 ADC 2000

Gyro-magnetic compass, Artificial horizon, Three-Axis Reference, Encoding altimeter (baro potentiometer), Automatic Radio Compass or Fuel and Aerometrical Computer.

And, it is being used for signal conditioning on following aircraft types: • • • •

MI-8SP MI-171S LET L410 (UVP – E20) etc.

– LUN1794, LUN1794.5, – LUN1794, LUN1794.5, LUN1794.7, – LUN1794, LUN1794.5, LUN1794.6,

Figure 1-2: LUN1794.7 Synchro or Revolver Converter (Courtesy of DevCom Ltd.)

56


2

Theory of operation

2.1 Synchro/Resolver A synchro or a resolver is a type of rotary electrical transformer that is used for measuring the angle of rotation. These devices can be described as a common transformer with primary and secondary coil. The primary coil is a rotor, which is usually excited, and the secondary coil is a stator. The primary winding of the synchro transformer, fixed to the rotor, is excited by a sinusoidal electric current, which by electromagnetic induction causes currents to flow in three starconnected secondary windings fixed at 120 degrees to each other on the stator. The relative magnitudes of secondary currents are measured and used to determine the angle of the rotor relative to the stator, or the currents can be used to directly drive an electric motor that will rotate in unison with the synchro. In the latter case, the whole device is also called a selsyn. The output voltages of the synchro excited to the rotor are described by equations:

U1s (α ) = U efm ⋅ sin α

2 ⎞ ⎛ U 2 s (α ) = U efm ⋅ sin ⎜ α − π ⎟ 3 ⎠ ⎝

(2-1)

4 ⎞ ⎛ U 3s (α ) = U efm ⋅ sin ⎜ α − π ⎟ 3 ⎠ ⎝ Where U1s (α ) , U 2s (α ) , and U 3s (α ) are effective output voltage amplitudes of stator windings, U efm is maximal effective voltage at the stator and

α is an angle of turning.

Figure 2-3: Synchro Normalized Output Amplitudes

57


The stator portion of the resolver houses two windings. Two two-phase windings are usually labeled x and y. They are configured at 90 degrees from each other. The rotor houses a coil, which is the secondary winding of the turning transformer exciting the two two-phase windings on the stator. The output voltages of the resolver are described by equations:

U x (α ) = U 'efm ⋅ sin α 1 ⎞ ⎛ U y (α ) = U 'efm ⋅ sin ⎜ α − π ⎟ 2 ⎠ ⎝

(2-1)

Where U x (α ) and U y (α ) are effective output voltage amplitudes of stator windings,

U 'efm is maximal effective voltage at the stator, α is an angle of turning.

Figure 2-4: Resolver Normalized Output Amplitudes The synchro transmitters are used for example in the GMK1E gyro-magnetic compass, AGD1 artificial horizon or TarSyn H - three-axis reference.

2.2 ARINC429 ARINC429 is a two-wire data bus that is application-specific for commercial and transport aircrafts. There is one transmitter and several receivers on the bus. The bus configuration can be tree or line system (see figure 2-5). The connection wires are twisted pairs. Words are 32 bits in length and most messages consist of a single data word. The specification defines the electrical and data characteristics and protocols. ARINC 429 uses an unidirectional data bus standard (Tx and Rx are on separate ports) known as the Mark 33 Digital Information Transfer System (DITS). Messages are transmitted at either 12.5 or 100 kbit/s (the T in the figure 2-6) to other system elements that are monitoring the bus messages. The transmitter is always transmitting either

58


32-bit data words or the NULL state. No more than 20 receivers can be connected to a single bus (wire pair) and no less than one receiver, though there will normally be more.

Figure 2-5: ARINC429 Interconnection Block Diagram

2.2.1 Electrical Parameters The data is transferred as a sequence of rectangular voltage pulses. The voltage is measured between wire A and B. The accumulated jamming signals are removed in the differential way of transfer and processing of the bus signals. The resulting signal measured on the wires is depicted in the figure 2-6. The depicted modulation is called RZ (return-to-zero).

Figure 2-6: ARINC429 Timing Diagram and Electric Characteristics

59


2.2.2 Transfer Protocol Basic transfer item is a 32-bit value on the ARINC429 bus. • • • • •

Bits 1 to 8 contain a label (label words), expressed in octal in range from 1 to 377, identifying the data type. Bits 9 and 10 are Source/Destination Identifiers (SDI) and indicate for which receiver the data is intended or more frequently which subsystem transmitted the data. Bits 11 to 29 contain the data. Binary Coded (BNR), Binary Coded Decimal (BCD), and ASCII formats are used. Data formats can also be mixed. Bits 30 to 31 are the Sign/Status Matrix, or SSM, and often indicate whether the data in the word is valid. Bit 32 is the parity bit, and is used to verify that the word was not damaged or garbled during transmission.

Label guidelines are provided as part of the ARINC 429 specification, for various equipment types. Each aircraft will contain a number of different systems, such as Flight Management Computers, Inertial Reference Systems, Air Data Computers, Radio Altimeters, Radios, and GPS Sensors. For each type of equipment, a set of standard parameters is defined, which is common across all manufacturers and models. For example, any Air Data Computer will provide the barometric altitude of the aircraft as label 204. This allows some degree of interchange ability of parts, as all Air Data Computers behave for the most part, in the same way. There are only a limited number of labels, though, and so label 204 may have some completely different meaning if sent by a GPS sensor, for example. Many very commonlyneeded aircraft parameters, however, use the same label regardless of source. Also, as with any specification, each manufacturer has slight differences from the formal specification, such as by providing extra data above and beyond the specification, leaving out some data recommended by the specification, or other various changes.

3

LUN1794 Extension to LUN1794.7

Beside the common functionality of the LUN1794 converter, the requested extension belongs to three main parts.

Figure 3-7: LUN1794.7 Inputs and Outputs

60


•

•

•

The first extension consists of enlargement of the group of supported labels with ARK label 0162-ADF Bearing. This label contains angle which has been converted from inputs. The output value can be adjusted by the appropriate channel offset or calibrated by a calibration curve with step of 5 °. New SW should allow assignment of a device ID for selected labels. The second added functionality is a possibility to assign status label 0274 to a selected channel. Normal Operation (input valid) or Not Computed Data (input invalid) values are used for coding the transmitted status of the assigned input in the SSM data field. The other data fields are all time zeroed. The change of the status flag from valid to invalid state can be delayed in range from 0 to 2 minutes. The last extension consists of modification of the ARINC429 packet forwarding function to catch the ARINC429 label containing information about the state of runway marker lights. The runway markers are beacons placed on the runway glide slope in defined distances. There are three beacons called: an inner marker (IM, the closest to the runway), a middle marker (MM) and an outer marker (OM). Placement of these beacons is depicted in the figure 3-8 that depicts situation at the Ruzyne airport runway #24 from ground and side view. In this figure, the outer marker is joined with the NDB beacon NDB356. The middle marker is L/MKR372, and finally, there is no inner marker at Ruzyne’s runway #24. Information about the markers states are encoded in the ARINC429 label 0222 which is described in Appendix A in details.

Figure 3-8: ICAO Instrument Landing Chart LKPR, Runway #24

61


The first two parts means improvement of the instrument software and the third extension requires employment of three relays controlled by free GPIO outputs of the LUN1794. The block diagram of the instrument is depicted in the figure 3-9. The LUN1794.7 extension is depicted as the 3x runway marker outputs block. Output states are binary coded with these values: LOG0 = 0V and LOG1 = 28V.

Figure 3-9: LUN1794.7 Block Diagram (Courtesy of DevCom Ltd.)

4

LUN1794.7 Issues

Because of described modifications of the LUN1794 converter, they raised another difficulties connected with the instrument release into operation. This means software and hardware certification joined with the environmental qualification. In this paper, we will focus only on the environmental qualification according to DO160D [1]. The LUN1794 already has a DO160 qualification code which was necessary to complete with vibration tests proving instrument suitability to be used in a helicopter. DO160D describes several methods for instrument qualification distinguished by knowledge of frequencies generated by helicopter rotor. The Mil Mi 171 noise frequencies should be known because of wide usage of this helicopter, but were not provided by the submitter and also for higher future applicability the unknown frequencies vibration test was performed according to DO160D chapter 8. Table 4-1 shows DO160D qualification code finally assigned to the LUN1794.7 after passing all tests. The new vibration test is highlighted in bold letters. First line of the table shows instruments qualification in DO160D chapter that is provided in the second line. These codes, single letters, are assigned according to the instrument performance and its placement. D2– B A B HCR X X X X X X A A B A A SSX L A1C1 X X A SL UG 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Table 4-1: LUN1794.7 DO160D Environmental Qualification Code 62


4.1 LUN1794.7 Vibration Testing The test category U (unknown vibration) is described in the DO160D chapter 8. There are also several possibilities of an instrument placement. For purposes of the LUN1794.7 the placement G was chosen for placement in fuselage, near the dashboard or in an instrument rack. The UG test curve consists of four main sinusoidal signals A1. A2, A3 and A4 with defined PSD level of random frequencies in frequency range from 10 to 2000 Hz. The ideal frequency spectrum of all tests is depicted in the figure 4-11 with exact values showed in table 4-2 and appropriate amplitudes presented in table 4-3. LUN1794.7 vibration test was performed by the certified vibration laboratory of Aircraft Research Institute of the Czech Republic. Instrument test setup is depicted in the figure 4-12.

Figure 4-11: Test UG, frequency spectrum

Figure 4-12: LUN1794.7 Vibration Test Setup Test ID\Freq. ID Test 1 Test 2 Test 3 Test 4

f1 [Hz] 11,0 13,4 16,3 19,9

f2 [Hz] 24,0 39,2 35,5 43,4

f3 [Hz] 52,5 63,9 77,8 94,9

Table 4-2: Test Frequencies for DO160D Test U (unknown frequencies)

63


Frequency range [Hz] 3 < fn < 10 10 < fn < 20 20 < fn < 40 40 < fn < 200 200 < fn < 2000 PSD W0

Signal amplitudes (g-PK), zone G. 0,05 x fn (0,2 x fn)-1,5 2,5 2,5 Amplitudes of random frequencies (g2/Hz) 0,02

Table 4-3: Amplitudes of Testing Frequencies for DO160D Test UG

4.2 Test Procedure The UG testing procedure has to be performed four times (table 4-2) for each frequency set and also for each of instrument axes. The body of UG test procedure consists of following steps: a) Evaluation of instrument resonant frequencies in range from 10 Hz to 2000 Hz. Exciting signal is 0.5 gPK with maximal change rate of 1.0 oct/min. Magnitudes recorded by feedback sensors and gain factors have to be noted for determining instrument’s resonant frequencies and for later comparison. This test takes 15 minutes. b) Turn instrument on and perform 30 min test according to the test curve 4-11 with settings presented in table 4-2, and table 4-3. During test perform instrument performance evaluation according to the instrument technical specification [2]. c) Turn instrument off and continue in the test for 60 minutes. d) After previous step, perform instrument evaluation in the same manner like in paragraph 2. All performance deviations have to be noted in the environmental qualification form. e) Repeat paragraph 1 and note all differences from previously acquired charts into the environmental qualification form. The last step of this test is to check the instrument for any structural damage of any external or internal component. To perform all four tests for one axe takes 9 hours, but this does not take into account delays caused by changing device test setup properties. The all tests take three working days in case of smooth operation.

Figure 4-13: LUN1794.7 Vibration Test Setup (Courtesy of DevCom Ltd.) 64


4.3 UG Vibration Test Results Results from four day testing consist of six graphs evaluating resonant frequencies of the instrument according to test procedure 1. There is measurement at the beginning and at the end of the testing sequence for each of three axes. Next measurement outputs are twelve graphs of the test procedures 2, 3 and 4. Figure 4-14 shows curves acquired during Test 4 of the first instrument axe. This picture shows three main carriers from table 4-2, test 4, with other components in range up to 2 kHz. The last outputs of this evaluation are three tables with instrument performance results from test procedures 2 and 4. The final measured deviations are presented in the table 4-4.

Figure 4-14: LUN1794.7 Vibration Test Result - one axe (Courtesy of DevCom Ltd.) Maximal deviations for single arrangement of the instrument are showed in the table 4-4. This table summarizes all measurements performed during testing and shows maximal deviation of 0.21° from the ideal transfer characteristic (figure 2-3). This deviation is still under maximal deviation allowed by the instrument technical specification [3] which is 0.3°. Arrangement:

Normal 0.2 °

Maximal error:

90° rotation in x axe 0.2 °

90° rotation in y axe 0.21 °

Table 4-4: Maximal deviation for single arrangements

5

Summary

This article describes LUN1794 like an ARINC429 repeater with functions controlling runway marker lights according to received packet information. The article briefly describes results of RTCA DO160D testing which led in assignment of environmental qualification

65


code. The last mentioned part was vibration testing performed in VZLU Praha for the DO160D UG category qualification. The evaluation process is described in details. LUN1794.7 was successfully tested by VZLU Praha for the future installation in Mil Mi 171š helicopter.

Literature [1] [2] [3]

RTCA DO160D: Environmental Condition and Test Procedures for Airborne Equipment. SC-135, July 29, 1997. LUN1794: Technical Specification - Amendment #2. Praha, DevCom, s.r.o., 2007. LUN1794.7: Amendment #6. Praha, DevCom, s.r.o., 2007.

Appendix A – Label 0222 - Bearing Label Id Source Destination Units Computed Rate Signal Type Bit N° 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

222 Max Value Min Value LUN1794.7 Resolution degrees Full Scale N/A Output Rate ARINC 429, BNR + Discrete signals

Description 0 1 2 3 4 5 6 7 -

180 -180 0,087890625 360 degrees 40 ms

1 2 0 0 1 2 0 0 1 2 0 0 0 Outer Marker (0 or 1) Middle Marker (0 or 1) Inner Marker (0 or 1) 0 0 0 0 00 # Bearing LSB = 180 / 211 = 0,087890625 degrees 01 # 02 # 03 # 04 # 05 # 06 # 07 # 08 # 09 # 10 # Bearing MSB = 180 degrees 0 = POSITIVE (0 TO 180) 1 = NEGATIVE (180 TO 360) SSM 0 N/A 1 NCD 0 N/A 1 Normal SSM 0 0 1 1 PARITY – ODD

66


Člověk v systému řízení letu letounu doc. Ing. Rudolf Jalovecký, CSc. Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973-445-217 Resumé:

Článek představuje jeden z možných přístupů k vytvoření náhradního modelu chování pilota v procesu řízení letu letounu, zvláště pak při jeho pokusech potlačit rychlé kmity letounu. Je zde uveden rozbor člověka z pohledu prvků automatické regulace. Jsou uvedeny některé výsledky simulace "odezvy" člověka na vstupní impuls a výsledky začlenění člověka -pilota do obvodu tlumení rychlých kmitů.

1 Úvod Problematika sestavení náhradního blokového regulačního schématu chování člověka - pilota je velmi složitá a rozsáhlá. Ve své podstatě stojí víceméně na okraji teoretických rozborů v případě jeho začlenění do regulační smyčky řízení letu. Je tomu tak především z důvodu nestálosti případných "parametrů" a "časových konstant“ člověka, který by byl posuzován jako jeden z bloků v regulační smyčce. Pokud se dříve v literatuře nějaké úvahy o možné struktuře pilota z hlediska typických prvků regulace objevovali [4], byly to úvahy velmi orientační. V současné době, kdy jsou k dispozici moderní simulační systémy, je to poněkud jiné a začínají se drobně tyto úvahy konkretizovat a [1] [2]. Podívejme se nyní na pravděpodobnou strukturu člověka (řidiče vozidla, či pilota řídící let letounu) z pohledu prvků automatické regulace.

2

Vlastnosti člověka z pohledu automatické regulace

Schopnost člověka – pilota řídit letoun předpokládá zpracovávání velmi různorodých informací a jejich převedení do odpovídajících pohybů řídících orgánů na letounu (řídící páka, pedály, páka přípusti motoru). Všechny tyto informace se mohou měnit, obsahují nestejné úrovně informací, často v nevhodném poměru užitečného signálu k šumu. Schopnost pilota přijímat a vyhodnocovat tyto informace je značně omezena a to především podle letové situace, kdy pilot tyto informace získává (klidný let, složitý akrobatický let apod.). Většinou je největší nepřítel pilota časový stres, tedy nedostatek času na zpracování všech těchto informací. Dochází tedy ke zpoždění, někdy i velkému, od vzniku určitého vstupního signálu a odpovídající odezvy pilota na tento signál. Pilot je v této situaci, tedy řízení letu letounu, součástí uzavřené smyčky řízení letu a při rozboru jeho vlastností musí být zohledněny všechny jeho vlastnosti (kladné i záporné), které mohou ovlivnit celý proces řízení. Mezi kladné vlastnosti, tedy přednosti člověka patří schopnost reagovat (i když někdy opožděně) na neočekávané situace, vlivy či jevy, které mohou bezprostředně ovlivnit režim letu. Mezi ty záporné, nepříznivé vlastnosti člověka patří omezená schopnost zpracovávat velké množství informací současně, omezená schopnost zpracovat rychle se měnící informace, pokles výkonu při únavě, rozptylování pozornosti např. jinými úkoly, apod.

67


Vlastnosti člověka – pilota v systému řízení je možné, s využitím [1], charakterizovat poměrně složitým blokovým schématem, které je uvedené na obr. 2-1. Obecně nelze vytvořit jeden universální model člověka, který by plně charakterizoval jeho dynamické vlastnosti při různých úlohách v procesu řízení letounu.

Obr. 2-1: Blokové schéma začlenění pilota do systému řízení Zjednodušeně je možné dynamiku chování člověka z obr. 2-1 naznačit blokovým schématem dle obr. 2-2. Jde o tři navzájem svázané „bloky“. Vstupem – čidly, jsou smyslové orgány, odkud jsou detekované informace přeneseny do centrální nervové soustavy. Průměrná rychlost šíření vzruchů v nervovém systému se pohybuje v rozsahu 5 až 125 ms-1. Při přenesení do prvků automatické regulace lze tuto vlastnost charakterizovat klasickým dopravním zpožděním. Doba reakce ve velké míře závisí na stupni vnitřního napětí, okamžitým stavem pilota, případně i dalšími vlivy. Vlastnosti smyslových orgánů jsou v praxi ještě charakterizovány hranicí citlivosti, schopností adaptace a vzájemné spolupráce. Po zpracování informace je vydán pokyn k činnosti svalů na rukou či nohou pro řízení výchylek kormidel.

Obr. 2-2: Funkční model chování pilota Pro získání požadovaného charakteru letu využívá pilot tři různé typy regulátorů [1]: • Prediktivní regulátor, který udržuje požadovaný režim letu na základě informací získaných ze zrakového pole a pocitových vjemů, odkud pilot získává informace o pohybu letounu. • Zpětnovazební regulátor, tvořený jak vizuálními informacemi, tak i pocitovými vjemy vzhledem k požadovanému režimu letu. • Prekognitivní regulátor, který vyvolává z paměti naučený manévr, tedy jasný sled pohybů kormidly, které následně vyvolají požadovaný pohyb letounu. 68


Ve všech případech rozborů člověka začleněného do systému řízení letounu je nutné vzít v úvahu, že všechny jeho vlastnosti jsou v čase proměnné a velmi závisí na jeho momentálním stavu, psychickém rozpoložení, únavě a schopnosti adaptovat se na vzniklou situaci. Velmi tomu napomáhají dlouhodobé návyky, studium, trénink apod. Sestavit v tomto okamžiku matematický model člověka není jednoduché. V literatuře při různých experimentech se používá lineární model (což ovšem není tak úplně pravda, třeba jen z hlediska omezení výstupní veličiny) s dopravním zpožděním charakterizovaný přenosovou funkcí [4]

F( p ) =

Y( p ) X ( p)

=K

(T3 p + 1) e −τp (T1 p + 1)(T2 p + 1)

(2-1)

kde:

K T1 T2

T3

τ

- přírůstek síly na kormidlech ve vztahu k jejich odchylce (1 až 100) - reakční časová konstanta, tj. schopnost reagovat na rychlost změny vstupního signálu (5 až 20s) (prediktivní časová konstanta) - dynamické vlastnosti výkonových členů pilota (0,1 až 0,2s) (neuromoskulární časová konstanta) - integrační časová konstanta, tj. schopnost pilota realizovat proměnné činnosti (0,2 až 1s) - dopravní zpoždění (0,1 až 0,4s) (reakční doba pilota)

Tento nejúplnější model dynamických vlastností člověka – pilota budeme pro další simulace označovat jako Pilot typu „A“. Vypuštěním setrvačného členu s T 2 dostaneme zjednodušenou přenosovou funkci, často označovanou jako Grossův model dynamiky člověka [1] [4]

F( p ) =

Y( p ) X ( p)

=K

(T3 p + 1) −τp e (T2 p + 1)

(2-2)

a pro příklad jej označíme jako Pilot typu „B“ Mezi ty nejjednodušší způsoby činnosti člověka - pilota patří procesy, kdy člověk neprovádí žádné „integrace“ či „derivace“ vstupního signálu a člověk vykonává jen funkci zesilovacího členu s dynamikou výkonového členu. Pak získáme nejjednodušší přenosovou funkci dynamiky člověka – pilota [4]

F( p ) =

Y( p ) X ( p)

=K

1 e −τp (T2 p + 1)

(2-3)

a pro příklad jej označíme jako Pilot typu „C“. S uvedenými „typy“ modelů dynamiky člověka pilota byly provedeny simulace odezvy na jednotkový vstupní signál podle obr. 2-3.

69


Obr. 2-3: Blokové schéma modelování vlastností člověka Výsledky odezvy i použité hodnoty jednotlivých časových konstant jsou uvedeny na obr. 2-4. Na těchto průbězích je znatelný velký rozdíl v odezvách na „jednotkový“ skok pro různé popisy dynamických vlastností člověka.

„B“

„A“ „C“

Obr. 2-4: Odezva dynamických modelů člověka Hodnoty časových konstant pro příklady simulací: • • • • • • • • •

T1 T2 T3 KA TD_A KB TD_B KC TD_C

= 10 s = 0.25 s = 0.9 s = 2 = 0.15 s = 1 = 0.30 s = 1 = 0.40 s 70


3

Začlenění pilota do smyčky tlumení rychlých kmitů

Pro zjištění vlastností regulační smyčky pilot-letoun využijeme simulační model pohybu letounu v podélné ose [3], který prezentují rychlé kmity letounu. Právě tyto kmity představují pro drak letounu největší nebezpečí a také vyvolávají velmi nepříjemné pocity u posádky. Koeficienty nij [3], použité v tomto modelu charakterizují bojový dobře řiditelný letoun, tedy letoun s malou stabilitou. Na obr.3-5 je zobrazena typická odezva modelu na vstupní „jednotkový“ skok, který pak bude totožný i při zapojení člověka – pilota do smyčky tlumení rychlých kmitů. Vlastnosti pilota pak postupně představují přiblížení jeho dynamických parametrů simulovaných v kap. 2.

ϑ δv

α

Obr. 3-5: Rychlé kmity podélného pohybu letounu – bez tlumení

Člověka – pilota zařadíme v systému „tlumení rychlých kmitů“ do zpětné vazby. Teorie automatického řízení v oblasti řízení letounu jasně předpokládají jako vstupní signál pro „tlumič kmitů“ první derivaci, tedy úhlovou rychlost toho polohového úhlu u něhož chceme rychlé kmity tlumit. To však při „použití“ člověka není možné, neboť člověk nemá schopnost bezprostřední reakce na úhlovou rychlost (a nebo jen velmi malou), ale dokáže rozpoznat již započatý úhlový pohyb, tedy okamžik nárůstu nebo možná až okamžik dosažení maxima změny polohového úhlu. Proto pro simulaci schopností člověka – pilota coby regulátoru s cílem tlumit rychlé kmity můžeme jako vstupní signál použít pouze konkrétní polohový úhel. Na obr. 3-6 je uvedeno jednoduché blokové schéma simulace chování člověka začleněného do systému tlumení rychlých kmitů letounu. Blok „Letoun – rychlé kmity“ představuje simulační model letounu pro rychlé kmity (v další kapitole půjde o podélný pohyb). Blok „Pilot“ pak představuje simulační model člověka (postupně typu „A“, „B“ a „C“), který bude zasahovat do výchylky kormidla způsobené vstupním budícím signálem (pro podélný pohyb jde o skokovou změnu výškového kormidla).

71


Obr. 3-6: Blokové schéma pro modelování tlumení rychlých kmitů s využitím dynamických vlastností člověka - pilota Jednotlivé „odezvy“ chování sestavy pilot-letoun, resp. pouze jeho podélný pohyb pak může naznačit možnosti chování pilota při potlačování rychlých kmitů v pohybu letounu.

3.1 Tlumení rychlých kmitů letounu při začlenění pilota typu „A“ Matematické vyjádření „přenosové funkce“ pilota typu „A“ vztah (2-1) převedeme do blokového schématu v systému MATLAB-SIMULINK (viz obr. 3-7). „Parametry bloků“ jsou uvedeny v tabulce na obr. 2-4, dopravní zpoždění realizujeme blokem „Transport delay“ u něhož nastavíme „Time delay“ na hodnotu koeficientu TD_A.

Obr. 3-7: Blokové schéma dynamických vlastností člověka – pilota typu „A“

δv ϑ

α

pilot

Obr. 3-8: Výsledky simulace při tlumení rychlých kmitů člověkem – pilotem typu „A“

72


Na obr. 3-8 je zobrazena odezva systému pilot – letoun při pokusu o tlumení rychlých kmitů v podélné rovině. V této simulaci se zdá, že pilot „stíhá“ řešit úlohu tlumení rychlých kmitů. Vhodným zásahem do řidící páky a jejím pravidelným „kolíbáním“ snižuje hodnoty kmitu a nějakou malou hodnotu.

3.2 Tlumení rychlých kmitů letounu při začlenění pilota typu „B“ Také matematické vyjádření „přenosové funkce“ pilota typu „B“ vztah (2-2) převedeme do blokového schématu (viz obr. 3-9) a parametry nastavíme podle tabulky na obr. 2-4. Dopravní zpoždění nastavíme na hodnotu koeficientu TD_B.

Obr. 3-9: Blokové schéma dynamických vlastností člověka – pilota typu „B“

pilot

ϑ α

δv

Obr. 3-10: Výsledky simulace při tlumení rychlých kmitů člověkem – pilotem typu „B“ Na obr. 3-10 je zobrazena odezva systému pilot – letoun pro případ, že „otočíme“ zápornou zpětnou vazbu u pilota na kladnou (škrtnutý blok). Je to tím, že při záporné vazbě je odezva systémů tak velká (odchylky až 300 radiánů), že tato simulace nemá praktického významu. Ve své podstatě ani stávající simulace by moc praktická nebyla, nastavení výchylky kormidla o cca 45-50° není na reálném letounu také možné. Obdobně odezva systému je příliš veliká a nemůže odpovídat metodám malých odchylek a navrženému linearizovanému modelu letounu a také lineárnímu modelu člověka.

3.3 Tlumení rychlých kmitů letounu při začlenění pilota typu „C“ Také matematické vyjádření „přenosové funkce“ třetího typu pilota „C“ vztah (2-3) převedeme do blokového schématu (viz obr. 3-11) a parametry nastavíme podle tabulky na obr. 2-4. Dopravní zpoždění nastavíme na hodnotu koeficientu TD_C.

73


Obr. 3-11: Blokové schéma dynamických vlastností člověka – pilota typu „C“ Na obr. 3-12 je zobrazena odezva systému pilot – letoun. Jde o typickou odezvu, velmi se blížící reálné situaci. Vlivem doby zpoždění reakce pilota na podnět (změna podélného sklonu letounu) začne pilot „opravovat“ podélný sklon až v okamžiku, kdy je změna podélného sklounu letounu ve stejné fázi jako výchylka kormidla (červené kolečko na obr. 3-12.). To má za následek další zvyšování podélného sklonu letounu namísto toho, aby zásah pilota přišel v protifázi pohybu a tím změnu podélného pohybu utlumoval.

δv ϑ α pilot

Obr. 3-12: Výsledky simulace při tlumení rychlých kmitů člověkem – pilotem typu „C“

4

Závěr

V článku byl naznačen možný způsob modelování chování pilota při jeho pokusu snížit či úplně potlačit rychlé kmity letounu. Orientační simulací bylo ukázáno, že by možná pilot mohl být schopen část kmitání letounu potlačit, je však nutné si uvědomit, co všechno by musel současně zvládat (pohybovat řidící pákou oběma směry - tlumení podélných i stranových kmitů) a to nejlépe v protifázi těchto kmitů, aby mohlo docházet k jejich tlumení. Pilot by přitom už dále nezvládal plnit další, podstatně složitější a různorodé úkoly. Z těchto důvodů je přítomnost mnoha automatů pro tlumení kmitů i plnění některých dalších úkolů v řízení letu zcela nezastupitelná.

Literatura [1] [2] [3] [4]

Havlíková, M.: Modely chování řidiče, Elektrorevue, 2004/22 Havlíková, M.: Spolehlivost člověka a riziko jeho selhání v systémech MMS, Automatizace, ročník 49, číslo 7-8, strana 461 Jalovecký, R., Palubní systémy řízení letu I., Brno: Univerzita obrany, 2008 Žihla, Z., Automatické řízení letadel, Část 1., Prozatímní učebnice, U-1220/I, Vojenská akademie Brno, 1987 74


Výučba problematiky medzných stavov leteckých generátorov s využitím počítačovej simulácie doc. Ing. František Adamčík, CSc. Letecká fakulta Technickej univerzity v Košiciach, email: [email protected] Resumé:

Súčasťou výučby problematiky elektroenergetických systémov lietadiel je využitie počítačovej simulácie pri popise medzných režimov práce palubných zdrojov elektrickej energie. V príspevku je riešená problematika modelovania a simulácie režimu skratu leteckých generátorov jednosmerného a striedavého prúdu.

1 Úvod Postupné zvyšovanie stupňa elektrifikácie palubných systémov lietadiel sa zodpovedajúcim spôsobom odráža aj v potrebe zabezpečenia spoľahlivého-neprerušovaného napájania elektrikou energiou a jej normalizovaných parametrov. Poruchy jednotlivých prvkov systému výroby a rozvodu elektrickej energie môžu viesť k narušeniu jeho normálnej prevádzky a k následným havarijným stavom jednotlivých napájaných palubných spotrebičov elektrickej energie. Používanou metódou experimentu vo vedeckej a inžinierskej praxi je metóda matematického modelovania na počítači. S matematickým modelom je možné experimentovať obdobne ako s reálnym systémom, napríklad získať priebehy požadovaných fyzikálnych veličín. To sa výhodne využíva aj pri popise vlastností systémov a ich prvkov v procese výučby. Zvlášť výrazné sú prednosti tejto metódy v prípadoch, keď je nutné simulovať chovanie objektov v rôznych medzných režimoch práce, ktoré nie je možné navodiť počas laboratórneho merania na fyzikálnom modeli, pretože by mohlo dôjsť k jeho zničeniu (skrat, preťaženie a pod). Metóda matematického experimentu je jednou z ciest riešenia zabezpečenia výučby palubných systémov napájania elektrickou energiou a ich elektrických zariadení. K analýze vlastností leteckých generátorov elektrickej energie a k simulácii ich skratových režimov práce na počítači je nutné najprv vytvoriť ich matematické a simulačné modely.

2

Režim skratu generátora jednosmerného prúdu

Pri skrate v obvode generátora (obr. 2-1), prebiehajú prechodové deje v obvode kotvy aj v obvode budenia, ktoré je možné popísať nasledujúcimi rovnicami [1]:

La

dI a + Ra I a + U n = ce .φ .n dt

Lb

(Ta p + 1).Ra .I a + U n = ce .φ.n

75

dI b + I b .Rb = U n dt

(Tb p + 1)..I b = U n Rb

(2-1)


L L pN ; Ta = a ; Tb = b ; U – napätie na svorkách generátora, E – indukované Ra Rb a napätie, p – počet pólových dvojíc, N – počet závitov vinutia kotvy, a – počet paralelných vetví, ce – konštanta stroja, Φ - magnetický tok, n – otáčky rotora, Ra, Rb – odpor kotvy a budiaceho vinutia, La, Lb – indukčnosť kotvy a budiaceho vinutia, Nb – počet závitov budiaceho vinutia kde c e =

RZ

IK

Un

+

-

E iz

t

IK

IaK

ia

n = var.

G

ib

IOr

IZ

Ra , La

t

Rr

rb Lb

Obr. 2-1: Náhradná schéma generátora jednosmerného prúdu a priebehy skratových prúdov v obvode kotvy

Pri skrate pre obvod kotvy platí Un∞ = 0 a za predpokladu φ = φ or + bI b = b( I or + I b ) platí:

(Ta p + 1).Ra .I a = ce .n.b( I or + I b ) = U or + ce .n.b.I a

(2-2)

Riešením rovníc získame pre výsledný priebeh skratového prúdu rovnicu:

I ak = I z e

−

t Ta

U + 0r Ra

I ak = I z e

−

t − ⎛ ⎜1 − e Ta ⎜ ⎝ t Ta

⎞ c bn T Un b ⎟+ e ⎟ Rb (Tb − Ta ) Ra ⎠

t − ⎛ Ta ⎜ + I 0r 1 − e ⎜ ⎝

t − ⎛ − Tt ⎜ e b − e Ta ⎜ ⎝

t − ⎞ ⎛ −t ⎟ + I ⎜ e Tb − e Ta ⎟ M⎜ ⎠ ⎝

76

⎞ ⎟ ⎟ ⎠

⎞ ⎟ ⎟ ⎠

(2-3)


U 0r - ustálený skratový prúd, Ra spôsobený remanentným magnetizmom, I M - maximálna amplitúda skratového prúdu Z rovnice vyplýva, že skratový prúd pozostáva z troch zložiek, ktoré zodpovedajú trom členom pravej strany rovnice. Prvá zložka je podmienená záťažovým prúdom generátora pred skratom, druhá remanentným magnetizmom a tretia hodnotou budiaceho prúdu. Priebeh jednotlivých zložiek je znázornený na obr. 2-1. Zodpovedajúci počítačový model generátora bol zostavený v prostredí Simulink pomocou štandardných blokov s nasledujúcimi hlavnými parametrami generátora GSR-9000: Pn = 9 kW, Un = 28,5 V, Ia = 400A, Ib = 6A n = 4500 ot/min, Ra = 0,024 Ω, Rb = 3,5 Ω, La = 2,8.10-5 H, Lb = 0,1 H , N = 228z, p = 3, a = 3, ce = 0,00038, Urem = 1,4V. Výsledný simulovaný priebeh skratového prúdu (obr. 2-2), zodpovedá teoretickým predpokladom, krivka skratového prúdu má počiatok v nule, prudko narastá do maximálnej hodnoty skratového prúdu 790 A za dobu 0,002 s. Vplyv zmeny vybraných parametrov generátora - odporu v obvode budenia a otáčok na priebeh skratového prúdu je zrejmý z obr. 3-4. Zmenou odporu v obvode budenia v rozsahu od 3,5 Ω do 4,5 Ω sa mení maximálna hodnota skratového prúdu. S rastúcou hodnotou Rb klesá maximálna hodnota skratového prúdu. Nárastom hodnoty otáčok rastie maximálna hodnota skratového prúdu. kde I z – záťažový prúd generátora pred skratom, I 0 r =

Obr. 2-2: Výsledný simulovaný priebeh stratového prúdu v obvode generátora jednosmerného prúdu

3

Režim skratu generátora striedavého prúdu

Obdobným spôsobom je možné postupovať aj pri identifikácii generátora striedavého prúdu a následnom rozbore jeho vlastností v režime skratu. Skratový prúd v obvode statora obsahuje dve zložky: striedavú id a jednosmernú ia. Simulované priebehy jednotlivých zložiek pre letecký generátor GT-40 PČ6 sú na obr. 3-5.

77


Obr. 3-4: Vplyv zmeny vybraných parametrov generátora - odporu v obvode budenia a otáčok na priebeh skratového prúdu generátora jednosmerného prúdu

Obr. 3-5: Simulované priebehy prechodovej striedavej a jednosmernej zložky statorového prúdu

4

Záver

Časové priebehy jednotlivých veličín je možné sledovať pri zmene zadávaných vstupných parametrov. Na simulovaných priebehoch je možné popísať základné vlastnosti generátora a ich zmenu pri zavedení odpovedajúcich zmien vstupných parametrov. Vytvorené modely sú prispôsobené potrebám výučby danej problematiky. Pre efektívne využívanie výsledkov simulačných experimentov vo výučbe je dôležité aj ich konečné didaktické spracovanie, ktorého cieľom je vytvorenie interaktívneho prostredia pre optimálne zobrazenie získaných dát s prihliadnutím na požiadavky výučby danej problematiky.

Literatura [1]

ADAMČÍK, F.: Matematické a simulačné modely vybraných obvodov palubných systémov napájania elektrickou energiou. VLA Košice, 2004.

78


Vplyv výstavby veterných elektrárni na činnosť rádionavigačného systému DME prof. Ing. Milan Džunda, CSc, Letecká fakulta TU v Košiciach, Rampová 7, 041 21 Košice, e-mail: [email protected] Ing. Vladimír Humeňanský, Letecká fakulta TU v Košiciach, Rampová 7, 041 21 Košice, Ing. Daniel Draxler, Letecká fakulta TU v Košiciach, Rampová 7, 041 21 Košice, Ing. Zoltán Csefalvay, Letecká fakulta TU v Košiciach, Rampová 7, 041 21 Košice, Resumé:

V predloženom príspevku je uvedený jeden z možných prístupov k posúdeniu vplyvov výstavby veterných elektrárni v určitej lokalite na prevádzkové parametre rádionavigačného systému DME. Pri skúmaní vplyvu veterných elektrárni na činnosť DME boli zistené minimálne dva faktory, ktoré majú nepriaznivý vplyv na jeho činnosť. Medzi tieto faktory patria strata signálu kvôli tieneniu a znehodnotenie signálu vplyvom viaccestného šírenia.

1 Úvod Do výroby elektrickej energie na Slovensku neinvestujú len veľké Talianske, Nemecké a Francúzke firmy, ale prichádzajú tu aj menšie firmy, ktoré chcú investovať do výroby elektrickej energie s využitím veterných elektrárni (VE). Tento veľmi pozitívny trend prináša so sebou aj mnohé zložité problémy, ktoré je nutné riešiť. Jedným z týchto problémov je zhodnotenie vplyvu VE na činnosť zariadení elektronických komunikácií, ktoré sú umiestnené v ich okolí. V predloženom príspevku je uvedený jeden z možných prístupov k posúdeniu vplyvov výstavby veterných elektrárni v určitej lokalite na prevádzkové parametre rádionavigačného systému (RNS) DME. Kvôli zabezpečeniu požadovaného krytia sú RNS chránené ochranným pásmom, ktoré je určené vzdialenosťami a výškou rovín ochranného pásma. Roviny ochranného pásma nesmú presahovať umelé alebo prírodné prekážky. VE vytvárajú prekážky, ktoré sú vysoké spravidla viac ako 100 m nad terénom. Pri skúmaní vplyvu VE na činnosť RNS DME boli zistené minimálne dva faktory, ktoré majú nepriaznivý vplyv na jeho činnosť. Medzi tieto faktory patria [1 až 7] strata signálu kvôli tieneniu a znehodnotenie signálu vplyvom viaccestného šírenia.

2

Ochranné pásmo RNS DME

Ochranné pásmo navigačného systému DME je určené plochou plášťa kruhového kužeľa, ktorej vrchol leží v bode umiestnenia antény systému DME. Uhol stúpania tejto roviny je 2°. Roviny ochranného pásma nesmú presahovať umelé alebo prírodné prekážky. Ak v tomto

79


ochrannom pásme sa vyskytujú prekážky, ktoré prechádzajú nad stanovené roviny, potom môže dochádzať k deformácií pokrytia priestoru mernými signálmi RNS DME a tým aj k zhoršeniu prevádzkových parametrov týchto systémov. Pri šírení elektromagnetickej vlny v metrovom pásme dochádza difrakcii elektromagnetickej vlny na vrchole prekážky. Tým sa elektromagnetické vlny dostavajú do miesta príjmu a zníženie intenzity elektromagnetickej vlny nemusí byť až tak výrazne. Pri hodnotení vplyvu straty signálu v dôsledku tienenia je výhodné použiť metódu modelovania a simulácie.

3

Strata signálu RNS DME v dôsledku tienenia

Dôležitosť a význam mechanizmu každého dopadu bude závisieť na určení RNS a na prostredí, v ktorom pracuje. Medzi najvýznamnejší vplyv veterných elektrárni na RNS DME patrí strata signálu v dôsledku tienenia. Strata signálu kvôli tieneniu je významným faktorom, ktorý vplýva na činnosť zariadenia DME. Strata signálu kvôli tieneniu môže spôsobiť výpadok v meraní navigačných parametrov a zhoršenie orientácie pilota pri IFR letoch. Prekážky, ktoré presahujú spojnicu medzi vysielacou a prijímacou anténou zatieňujú miesto príjmu a spôsobujú zoslabenie merného signálu. Preto môže nastať zhoršenie vlastnosti prenosového kanálu medzi palubnou a pozemnou časťou systému DME v dôsledku odrazu signálu od VE. Tým sa za veternou elektrárňou môže vytvoriť priestor s nízkou intenzitou elektromagnetického poľa. Z technických údajov vyplýva, že VE má veľkú plochu. V prípade umiestnenia VE v blízkosti RNS DME dôjde k jeho tieneniu. Preto za VE vzniká rádiový tieň. Pozri obr. 3-1. Rozmery takýchto priestorov závisia na rozmeroch a vzdialenostiach VE od seba, ich počte, vzdialenosti od RNS DME a od okolitého terénu.

Anténa RL

ν (a) Vertikálna rovina

β° (b) Horizontálna rovina Obr. 3-1: Vznik rádiového tieňa.

Ak výška prekážky v malých vzdialenostiach za VE je väčšia ako výška VE, potom vplyv VE na zníženie priamej viditeľnosti je zanedbateľný. Ak nadmorská výška prekážky pred VE je väčšia než je výška VE, potom veterná elektráreň nemá vplyv na priamu viditeľnosť RNS DME, ktorá je v plnej miere určená rozmermi prekážky. Dôsledky tienenia je možné veľmi úspešne prognózovať s využitím metód modelovania a simulácie. Pri modelovaní a simulácii straty signálu v dôsledku tienenia môžeme použiť špeciálny softvér, ktorý umožňuje simulovať priamu viditeľnosť medzi anténou RNS DME a plánovanými VE. Výhodné je použitie takého softvéru, ktorý umožňuje vstupovať do digitálneho modelu terénu a modelovať v ňom prekážky. Keďže systém DME pracuje v kmitočtovom pásme okolo 1 GHz, tak pre systém DME sme vykonali simuláciu dosahov pre rôzne výšky letu. Metodika zisťovania priamej viditeľnosti 80


a hodnotenie výsledkov simulácie je zhodná s metodikou pre primárny rádiolokátor. K simulácií sme použili špeciálny softvér a určili sme dosahy RNS DME pre rôzne výšky letu s uvažovaním vplyvu VE a bez uvažovania vplyvu VE. Porovnaním výsledkov simulácie sme zistili ako sa menia dosahy systému DME pre rôzne výšky letu. Z výsledkov simulácie zistíme, ktoré veterné elektrárne spôsobujú stratu merného signálu v dôsledku tienenia a tie vyradíme z plánu výstavby. Ako kritérium úspešnosti sme zvolili minimálne straty signálu systému DME a minimálne akceptovateľné tienenie, ktoré sa nesmie vyskytovať v záujmových priestoroch. Príklad simulácie tienenia signálu DME je na obr. 3-2.

Obr. 3-2: Simulácia tienenia signálu DME.

4

Znehodnotenie signálu vplyvom viaccestného šírenia

Medzi ďalší nepriaznivý vplyv výstavby VE na činnosť systému DME patrí znehodnotenie signálu vplyvom viaccestného šírenia. V dôsledku viaccestného šírenia signálov môžu vznikať úniky signálu a taktiež odrazené signály môžu byť zdrojom úzkopásmového rušenia. Tento vplyv sa môže prejaviť, ak je medzi RNS DME a VE priama viditeľnosť. Ak by VE boli v blízkosti pozemných antén systému DME, tak vtedy dochádza k výraznému zníženiu kvality rádiového kanálu. Pri hodnotení tohto vplyvu je nutné vychádzať zo vzájomnej polohy vysielacích antén systému DME a VE, použitej modulácie, výkonov vysielačov a efektívnych odrazových plôch prekážok. Ďalej je nutné poznať parametre prijímača DME. Ako základné kritérium pre hodnotenie môžeme použiť porovnanie výkonu možných odrazov s výkonom užitočného signálu. Vplyv rušenia na činnosť systému DME sme publikovali napríklad v [2]. Výsledky skúmania v tejto oblasti ukazujú, že systém DME môže byť najviac rušený chaotickým impulzovým rušením. Kritériom úspešnosti je minimálny výkon rušiaceho signálu na vstupe 81


prijímača pozemného RNS DME (požadovaný pomer výkonu užitočného signálu k výkonu rušeniu) a ak nie je priama viditeľnosť medzi RNS DME a VE.

5

Záver

Na činnosť RNS DME majú nepriaznivý vplyv dva hlavné faktory. Medzi tieto faktory patria strata signálu kvôli tieneniu a znehodnotenie signálu vplyvom viaccestného šírenia. V hodnotení všetkých faktorov sa za kľúčový parameter považuje tvar prierezu terénu na spojnici medzi VE – RNS DME a vzdialenosť veternej turbíny od pozemného RNS DME. Ak nie je priama viditeľnosť medzi RNS DME - VE a s narastaním vzdialenosti medzi nimi, sa dopady výstavby VE na činnosť RNS DME značne redukujú.

Literatúra [1] [2]

[3] [4] [5] [6]

[7]

Greving, G.: Modern Threats to Precision Approach and Landing - The A380 and Windgenerators and their Adequate Numerical Analysis. Paper ISPA 2004 Intern. Symposium on Precision Approach and Landing, Munich 10/2004. DŽUNDA, M.: Simulation of measuring distance using a DME system under conditions of interference. In: Trans & MOTAUTO '06 : 13. international scientific technical conference : 25. 28. October 2006, Varna, Bulgaria. Varna : N.Y. Vaptsarov. Naval Academy, 2006. 4 p. BÁLINT, J.: Rizikové faktory v bezpečnosti letovej prevádzky. Zborník z medzinárodnej konferencie „Letectvo 2006“. Univerzita obrany Brno, 2006. VAŠEK, Milan. Přenos video dat z bezpilotních prostředků. In 7. mezinárodní vědecká konference „Měření, diagnostika, spolehlivost palubních soustav letadel“. Brno : Univerzita obrany, 2007, s. 122-127. ISBN 978-80-7231-281-8. RYDLO, Stanislav. Možnosti měření zpoždění signálu pozemní přenosové cesty. In Mezinárodná vedecká konferencia „Aeronautika 07“. Košice : Technická univerzita, Letecká fakulta, 2007, s. 162-163. ISBN 973-80-8073-882-2. JEŘÁBEK, Jaroslav. Informační systém v radiotechnickém zabezpečení letectva AČR. In 7. mezinárodní vědecká konference "Měření, diagnostika, spolehlivost palubních soustav letadel". Brno : Univerzita obrany, 2007, s. 57-63. ISBN 978-807231-281-8. BLOUDÍČEK, Radim, JEŘÁBEK, Jaroslav. New Technologies Implementation in the Air-Ground Radio Communications Systems. In Proceedings of the International Scientific Conference "Modern Safety Technologies in Transportation". 1st edition. Zlata Idka : Robert Breda, 2007, p. 30-35. ISBN 978-80-969760-2-7.

82


The disturbing effects simulation in the offset carrier system Ing. Radim Bloudíček, Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973-445-296 Ing. Jaroslav Jeřábek Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420973445226 Resumé:

Offset carrier system is the one of methods for the radio channel sharing, for more ground transmitting stations. This paper describes the method of simulation according to real description of the radio and telecommunications mediums. They were used all know-how from theoretical analysis, mathematical descriptions and ascertained parameters about used technologies. The simulation clearly demonstrates the processes of signal transmission through the radio and telecommunication mediums, whereas radio communication system utilizes the offset carrier system according to the international aeronautical standards and recommendations.

1 Úvod Rušivé jevy spojené s vysíláním pozemních stanic v režimu offset rozdělujeme do těchto skupin: • • •

záznějové signály – tj. brumy a hvizdy způsobené kmitočtovým posuvem nosných, nesprávná činnost obvodů umlčovače šumu v palubní radiostanici, zpoždění nf signálů v pozemních přenosový trasách vedoucích k pozemním radiostanicím.

Samotná simulace byla provedena v programovém prostředí MATLAB. Simulace je navržena pro oblast FIR Praha a slouží k aktuálnímu porovnávání rušivých jevů v celé této oblasti při zadaných parametrech (viz dále). Nejsou simulovány rušivé jevy spojené s nesprávnou činností obvodů umlčovačů šumu v palubních radiostanicích, jelikož nelze najít univerzální vztah mezi různými typy radiostanic zpracovávajících offsetové signály.

2

Simulace záznějových signálů v offsetu

Předpokládejme, že letecký palubní přijímač pracuje v ideálním prostředí, tj. nevznikají nežádoucí produkty, které nejsou spojeny s příjmem offsetových signálů (intermodulace, křížová modulace, jiné rušení a pod.). Simulace záznějových signálů je založena na principu sčítání dvou signálů - fázorů, obr. 2-1. V jeho levé části je znázorněn výsledný vektor UZ(t) vzniklý sečtením vektorů U1 a U2 signálů jednotlivých rádiových tras. V pravé části obr. 2-1 je potom znázorněno rozvinutí vektoru UZ(t) v čase. Z obr. 2-1 je zřejmý nesymetrický (neharmonický) časový průběh obálky signálu UZ(t), označované jako tzv. záznějový signál, tvořený delší půlperiodou T+ a kratší půlperiodou T-.

83


Příčina nesymetrie je zřejmá z jeho vektorové reprezentace, kdy při konstantní úhlové rychlosti Δω otáčení vektoru U2 kolem svého středu O2 potřebuje jeho koncový bod, reprezentující velikost součtového vektoru UZ(t), k opsání oblouku ACD delší časový interval (T+) než k opsání oblouku DEA (T-). V důsledku nesymetrie záznějového signálu bude jeho střední hodnota U0 (stejnosměrná složka) vyšší o hodnou ΔU od střední hodnoty U1 usměrněné nosné signálu s1. Z obr. 2-1 je dále zřejmé, že nesymetričnost záznějového signálu UZ(t) se bude zmenšovat se zvětšujícím se poměrem amplitud U1/U2 obou signálů; současně se tak bude snižovat i amplituda záznějového signálu.

Obr. 2-1: Fázorový diagram s časovým rozvinutím obálky signálu do tzv. záznějového signálu Simulovat budeme především mezní stav, tj. kdy jsou amplitudy obou signálů srovnatelné. Pro další analýzu sledovaného problému je nutno znát analytické vyjádření záznějového signálu. K tomu lze využít vektorové znázornění signálu, obr. 2-1, podle něhož lze záznějový signál UZ(t) určit s použitím kosinové věty; v ní je hodnota původního sevřeného úhlu π−Δωt sčítaných vektorů nahrazena jeho vedlejším (doplňkovým) úhlem −Δωt, reprezentujícím fázový posuv mezi vektory; kosinová věta potom přechází do tvaru s kladným znaménkem u členu s vedlejším úhlem, tj.: U Z (t ) = U 1 + U 2 = U 12 + 2U 1U 2 cos( Δωt + ϕ 2 − ϕ1 ) + U 22

(2-1)

Pokud předpokládáme, že oba modulační signály pochází ze stejného zdroje, pak můžeme psát vztah pro hodnotu signálu vyjadřující součet řádného a rušivého signálu ve tvaru:

84


U C ( t ) = U + U .(1 + m cos Ωt ) + U 1 2 1

2 2

⎛U 1 + ⎜⎜ 2 ⎝ U1

2

⎞ U ⎟⎟ + 2 2 cos(Δωt + Δϕ ) U1 ⎠

(2-2)

kde: UC(t) – je celková úroveň signálu, U1,2 – jsou amplitudy jednotlivých nosných pracujících v režimu offset, Δω - je rozdíl mezi kmitočty nosných, Ω - je kmitočet modulačního signálu, m – hloubka modulace.

2.1 Záznějové signály ve vícenásobném offsetu Případ vícenásobného offsetu, tj. offset se třemi a více pozemními stanicemi je simulace řešena způsobem rozdělení celkového rušivého signálu na parciální rušivé signály typu offset 2. Na obrázku 2-2 je naznačen způsob řešení offsetu se třemi pozemními radiostanicemi pomocí takového dělení. Výsledný celkový signál je pak tvořen prostým součtem úrovní jednotlivých parciálních rušivých signálů typu offset2.

Obr. 2-2: Rozklad trojnásobného offsetu na parciální offsety Z obrázku 2-2 je zřejmé, že při offsetu se třemi pozemními vysílacími stanovišti vznikají tři rušivé signály, které označme R1, R2, R3. Každý z těchto rušivých signálů vzniká působením dvou nosných, přičemž rušivý signál R3, vznikající vzájemným působením nosných U1 a U3 má dvojnásobný kmitočet 2Δω. Pro jednotlivé rušivé signály, tj. parciální offsety2 tedy platí vztahy:

U R1( t ) = U1

⎛U 1 + ⎜⎜ 2 ⎝ U1

2

⎞ U ⎟⎟ + 2 2 cos(Δω1t + Δϕ 1 ) , U1 ⎠

85

(2-3)


U R2( t ) = U2

U R3( t ) = U3

⎛U 1 + ⎜⎜ 3 ⎝U2

⎛U 1 + ⎜⎜ 3 ⎝ U1

2

⎞ U ⎟⎟ + 2 3 cos(Δω 2 t + Δϕ 2 ) , U2 ⎠

(2-4)

⎞ U ⎟⎟ + 2 3 cos[(Δω1 + Δω 2 )t + Δϕ 1 + Δϕ 2 ] , U1 ⎠

(2-5)

2

Celkový modulovaný signál s modulačním signálem pocházejícím ze stejného zdroje pak je vyjádřen vztahem: U C (t ) = U 12 + U 22 .(1 + m cos Ωt ) + U R1 + U 22 + U 32 .(1 + m cos Ωt ) + U R2 + + U 12 + U 32 .(1 + m cos Ωt ) + U R3

(2-6)

Na obrázku 2-3 je naznačeno dělení na parciální offsety2 u systému se čtyřmi nosnými, tj. systém se 4 pozemními radiostanicemi v režimu offset. U offsetu 4, tj. systému se čtyřmi nosnými vzniká 6 rušivých signálů popsatelných pomocí rozkladu na parciální offsety.

Obr. 2-3: Dělení systému offset4 na parciální offsety Rušivé signály R1, R2, R3 vznikají působením sousedních nosných, rušivý signál R4 je dán vzájemným působením nejvzdálenějších nosných U1 a U4, a rušivé signály R5 a R6 jsou dány působením dalších kombinací nosných navzájem. Jednotlivé rušivé signály vzniklé působení sousedních signálů jsou pak dány vztahy:

U R1 ( t ) = U 1

⎛U 1 + ⎜⎜ 2 ⎝ U1

2

⎞ U ⎟⎟ + 2 2 cos(Δω1t + Δϕ 3 ) , U1 ⎠

86

(2-7)


2

U R2 ( t ) = U 2

⎛U 1 + ⎜⎜ 3 ⎝U2

⎞ U ⎟⎟ + 2 3 cos(Δω 2 t + Δϕ 2 ) , U2 ⎠

U R3 ( t ) = U 3

⎛U 1 + ⎜⎜ 4 ⎝U3

⎞ U ⎟⎟ + 2 4 cos(Δω 3 t + Δϕ 3 ) , U3 ⎠

(2-8)

2

(2-9)

Rušivý signál vzniklý působením nejvzdálenějších nosných je dán:

U R4 ( t ) = U 1

⎛U 1 + ⎜⎜ 4 ⎝ U1

2

⎞ U ⎟⎟ + 2 4 cos[(Δω1 + Δω 2 + Δω 3 )t + Δϕ 1 + Δϕ 4 ] U1 ⎠

(2-10)

A zbylé rušivé signály vzniklé ostatními kombinacemi jsou vyjádřeny: 2

U R5 ( t ) = U 1

⎛U ⎞ U 1 + ⎜⎜ 3 ⎟⎟ + 2 3 cos[(Δω1 + Δω2 )t + Δϕ1 + Δϕ 3 ] , U1 ⎝ U1 ⎠

U R6 ( t ) = U 2

⎛U ⎞ U 1 + ⎜⎜ 4 ⎟⎟ + 2 4 cos[(Δω3 + Δω2 )t + Δϕ 2 + Δϕ 4 ] . U2 ⎝U2 ⎠

(2-11)

2

(2-12)

Celkový modulovaný signál pak vypočítáme jako: U C (t ) = U 12 + U 22 .(1 + m cos Ω t ) + U R1 + U 22 + U 32 .(1 + m cos Ω t ) + U R2 + + U 32 + U 42 .(1 + m cos Ω t ) + U R3 + U 12 + U 42 .(1 + m cos Ω t ) + U R4 +

,

(2-13)

+ U 12 + U 32 .(1 + m cos Ω t ) + U R5 + U 22 + U 42 .(1 + m cos Ω t ) + U R6 Samotné amplitudy přijatých signálů z pozemních vysílačů v místě příjmu na palubní radiostanici jsou závislé na výkonech vysílačů a účinností přijímací trasy (zisk přijímací antény, ztráty ve vedeních apod.). Intenzity elektrických polí v místě příjmu jsou při zabezpečení přímé rádiové viditelnosti utlumovány převážně vlivem kulového šíření a jsou dány obecným vztahem:

E př =

30.PΣ .D.G .Ydop R

87

[Vm ] , −1

(2-14)


kde: Epř – je amplituda elektrického pole v místě příjmu, PΣ – je celkový výkon vyzářený vysílací anténou, D – je činitel směrovosti antény (všesměrová anténa má D=1), G – je zisk antény, Ydop – je doplňkový útlum (např. vlivem prostředí apod.). Pro vyšetřování rušivých záznějů v systémech s více nosnými signály (offset) není příliš důležitá absolutní amplituda signálů v místě příjmu, ale rozhodující vliv má poměr amplitud mezi nosnými. S touto vlastností se počítá i v simulaci, tj. modulační signál je normován před i po výpočtu.

3

Vliv zpoždění signálů v pozemních trasách a trasách šíření

Jelikož jde o vysílání signálů z více zdrojů, zajišťuje systém RCOM dopravu nf signálu k pozemním vysílacím radiostanicím. Tento systém přispívá svým tzv. dopravním zpožděním k celkovému zkreslení nf signálu na palubě letadla. Dopravní zpoždění se skládá z těchto částí: •

Zpoždění v přenosových linkách – je dáno rychlostí průchodu elektrického (optického) signálu metalickými nebo optickými vodiči a je jej možno popsat vztahem:

τ ved = kde:

Rved , v

(3-15)

τved – je zpoždění v přenosových linkách,

Rved – je délka vedení, v – je rychlost šíření elektrického (optického) signálu ve vodiči.

• •

Zpoždění vlivem směrování a použitých protokolů – je závislé na použitých směrovačích, tj. způsobu zpracovávání přijatých paketů. Tato část zpoždění tvoří nejvýznamější hodnotu (viz. měření). Zpoždění ve vzdušné trase – principem vzniku je konečná rychlost šíření elektromagnetické vlny v prostředí, popisujeme ho vztahem:

τ elmg = kde:

Relmg c

,

(3-16)

τelmg – je hledané zpoždění ve vzdušné trase mezi pozemním vysílačem a radiostanicí, Relmg – je vzdálenost letadla od pozemního vysílacího stanoviště, c – je rychlost šíření elektromagnetické vlny v prostředí.

Z uvedeného rozboru vyplývá, že na palubě letadla se budou skládat signály z několika pozemních vysílacích stanovišť (3 a více), tj. při velkém rozdílu mezi celkovými zpožděními 88


různých stanovišť bude docházet k výraznému zhoršení srozumitelnosti nf signálu na palubě letadla. Rozhodující bude tedy rozdíl mezi zpožděními. Samotné zhoršení srozumitelnosti je ovšem dáno subjektivním rozhodnutím posluchače – pilota. Uvádí se, že zpoždění mezi dvěma signály pocházejícími ze stejného zdroje by neměly překročit hodnotu 100ms (1). Ovšem pokud by tato velikost dopravního zpoždění byla způsobena systémem RCOM, který pracuje s více než dvěmi stanovišti, nf signál by byl subjektivně popsán jako zvuk, vícecestně se šířící ve velkém objektu, tzv. hall-efect. Z toho tedy vyplývá, že rozdíl mezi jednotlivými dopravními zpožděními z různých stanovišť by neměl překročit mez rozpoznatelnou lidským uchem, tj. hodnotu cca. 50ms (1). Jelikož použité technologie (směrovače), tj. jejich zpoždění nejsou analyticky popsatelná, jsou do simulace zavedena ručně, velikosti zpoždění ve vedení a vzdušné trase jsou simulována automaticky.

3.1 Program offsetvzorec Program offset vzorec slouží pro simulaci rušivých jevů způsobených provozem pozemních radiostanic v režimu offset na konkrétně zadaném nf signálu, a v podmínkách FIR Praha. Tento program je postaven na výše uvedených principech, a umožňuje simulovat jednak rušivé signály vznikající provozem pozemních rádiových stanic v offsetu, tak i zpoždění pozemní a vzdušné trasy, které je možno zadat jak ručně, tak i vypočítat. Program je naprogramován v prostředí MATLAB, je tím pádem otevřený pro další využití a respektuje všechny výhody, které programové prostředí MATLAB umožňuje, včetně jednoduchého vstupu do struktury programu. Základní ovládání programu se děje přes grafické rozhraní, kam jsou zadávány všechny potřebné parametry. Toto rozhraní má dvě okna, Panel nástrojů a Panel mapy. Panel nástrojů obsahuje všechny potřebné rozhraní pro vstupní veličiny a parametry výpočtu. Panel mapy, resp. S jeho pomocí může uživatel velkou většinu parametrů dopočítat, a tedy rušivé jevy je možno analyzovat v konkrétním místě na mapě České republiky. Pro zjednodušení výpočetního procesu však není bráno v potaz uspořádání terénu v České republice a je počítáno s ideálním rádiovým kanálem.

Obr. 3-1: Prostředí Matlab se spuštěným programem offsetvzorec Program nesimuluje rušivé jevy spojené se špatnou činností umlčovačů šumu na palubních radiostanicích. 89


Program je ve formě m-souboru, tím pádem je nutno mít programové prostředí Matlab v počítači k dispozici.

4

Závěr

Článek ukazuje matematické řešení a možnost simulace rušivých jevů spojených s režimem offset v konkrétním prostoru – FIR Praha. Samotná simulace – program je pak využitelný samotnými uživateli tohoto vzdušného prostoru pro subjektivní posouzení velikosti rušivých jevů způsobených offsetovým vysíláním. Správnost simulace potvrzují záznamy z letových měření. Program nesimuluje rušivé jevy spojené se špatnou činností umlčovačů šumu na palubních radiostanicích, protože jak měření těchto stanic ukázala, není možné najít společnou definici pro chování obvodů umlčovačů šumu v podmínkách příjmu offsetových signálů v různých typech palubních leteckých radiostanic.

Literatura [1] [2] [3]

DRHA, L., BLOUDÍČEK, R., JOHANIDES, P., KOLÁŘ, J., RYDLO, S: ŘLPvýzkum rušivých jevů, LOM PRAHA, s. p., 2008, s. 73 – 94, DŽUNDA, Milan: Možnosti simulácie intenzity elektromagnetického poľa v teréne. In: Aeronautika 07 : Medzinárodná vedecká konferencia, 24. - 25. Októbra 2007, Košice. Košice : LF TU, 2007. s. 50-51. ISBN 978-80-8073-882-2. VAŠEK, Milan. Automatizované systémy řízení letového provozu I. [Skripta]. 1. vyd. Brno: Univerzita obrany, 2007. 117 s. ISBN 978-80-7231-292-4.

Článek vznikl za podpory udělené UO na specifický výzkum pro rok 2008 v rámci projektu „Moderní technologie v systémech letectva AČR“

90


Příprava personálu RTZ v rámci strategie budování network enabled capability Ing. Milan VAŠEK, Ph.D. Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973 445 233 Resumé:

V článku je uveden metodický postup a hlavní úkoly pro dosažení kvalifikace a vycvičenosti personálu Radiotechnického zabezpečení letectva (RTZ) v rámci prostředí Network Enabled Capability (NEC). Z hlediska potřeb NEC jsou nově definovány kategorie personálu RTZ a stanoveny cíle a úkoly pro jednotlivé oblasti vzdělávání.

1 Úvod Network Enabled Capability (NEC), Network Centric Warfare (NCW), digitalizace bojiště a dalších mnoho pojmů a zkratek se staly součástí vzniklé (vznikající) teorie a praxe války v informačním věku. Vývoj nových informačních technologií přináší možnost zcela radikálně změnit rozsah jejich využití k dříve nepředpokládaným činnostem a efektům. NEC zahrnuje kombinaci strategie, nově vznikajících taktik, technik, procedur a organizačních aspektů, které umožňují jednotkám plně nebo částečně propojeným v integrovaném (komunikačním a informačním) prostředí, dosáhnout rozhodující bojové převahy. NEC je základem převahy ve všech úrovních vojenského i nevojenského konfliktu, a to strategické, operační a taktické. Pojem NEC se používá pro národní podmínky a prostředí, zatímco NNEC (NATO NEC) pro společné prostředí Aliance. NNEC je integrující prostředí umožňující vzájemné propojení a užití NEC národních. Budování schopností NEC je dlouhodobý, prakticky nikdy nekončící proces. Do tohoto procesu je zapojena i služba RTZ. Cílem článku je aplikovat a rozvinout dnes již široce publikované závěry ze strategií a koncepcí výstavby NEC [1, 2, 3], do konkrétního prostředí a podmínek RTZ letectva AČR. Budování NEC lze zúžit do tří klíčových úkolů: a) Vybudování integrovaného prostředí NEC reprezentovaného senzory, systémy velení a řízení a prostředky působení, které jsou vzájemně propojeny v jednotné síti. b) Dosažení kvalifikace a vycvičenosti personálu na všech úrovních velení a řízení. c) Vytvoření vhodné a účelné organizace štábů a vojsk. Do jednotné sítě integrovaného prostředí NEC budou zahrnuty zdroje informací (senzory), systémy velení a řízení, zbraňové systémy a prostředky působení na protivníka až po jednotlivce včetně. Vlastní síť bude vytvořena informačními a komunikačními systémy tak, aby poskytovala informační služby, bezpečnostní služby, služby řízení sítě a další služby potřebné pro dosažení informační převahy s vybudovaným rozhraním na koaliční, spojenecké a partnerské systémy.

91


Základní ideou NEC je dosažení: • • • •

informační nadvlády, znalostní nadvlády, nadvlády v rozhodování, operační nadvlády.

Při budování integrovaného prostředí NEC se v maximální míře využijí stávající a plánované komunikační a informační systémy. Jedná se především o vybudovanou a modernizovanou komunikační infrastrukturu, stávající informační systémy resortu MO, operačně-taktické systémy velení a řízení pozemních a vzdušných sil a jejich polní komunikační systém [5]. Základní principy NEC jsou: • • •

robustní, do sítě propojené síly a prostředky, sdílení informací, sdílení povědomí o situaci.

NEC lze (viz obr. 1-1) popsat tzv. doménovým modelem. Ten tvoří fyzická, informační a poznávací doména.

Obr. 1-1: Koncepce NEC - vzájemné vztahy mezi doménami Fyzická doména Představuje objektivní realitu. Její součástí nejsou jen fyzické prvky (terén, počasí, roční období apod.), ale též činnosti, které se realizují (útok, obrana, manévr). Důležitým prvkem je fyzická platforma vlastních sil (bojové prostředky, senzory, místa velení). Informační doména Je tvořena prostředím („super síť“ na principu plug and play), kde jsou informace vytvářeny, zpracovávány a sdíleny. Zajišťuje se v ní přenos povelů, rozkazů a sdílí se informace o situaci. Základ informační domény tvoří databáze. Informační doména tvoří propojení mezi fyzickou realitou a poznávací doménou.

92


Poznávací doména Je tvořena myšlenkami zúčastněných osob a tvoří místo, kde je informace pochopena a vytváří předpoklad k porozumění situace a tvorbě rozhodnutí. Rozhodnutí vytvořené v poznávací doméně je prostřednictvím informací (rozkazů) realizováno činnostmi ve fyzické doméně. Rozhodovací proces je souhrn všech automatických, poloautomatizovaných a manuálních schopností k uvědomování, hodnocení, předpovědím, simulování, plánování a tvorbě rozhodnutí ve prospěch podpory a urychlení plánovacích a rozhododvacích procesů na všech stupních velení.

2

Příprava personálu RTZ pro prostředí NEC

Vzdělávání vojenských profesionálů ve vojenských školách má, v návaznosti na rozvoj informační společnosti v ČR nezastupitelné místo. O to významnější musí být podpora rozvoje vzdělávání v oblasti informačních technologií ve vzdělávacích a výcvikových institucích resortu ministerstva obrany.

Obr. 2-2: Kategorizace personálu RTZ z hlediska potřeb NEC

93


Odbornou přípravu pro veškerý personál RTZ je nutné organizovat jako všeobecnou a specializovat ji až dle požadavků vyplývajících ze zařazení a funkční náplně příslušného specialisty. Z hlediska potřeb NEC lze personál RTZ (viz obr. 2-2) rozdělit na: • • •

řešitele (zabezpečují rozvoj NEC v RTZ), specialisty informačních technologií (provozují infrastrukturu v prostředí NEC), uživatele.

Pro zabezpečení odborné přípravy těchto kategorií je nutné: • • •

vytvořit systém přípravy jednotlivých kategorií personálu RTZ pro prostředí NEC. K tomu je nezbytné stanovit primární požadavky pro jednotlivé kategorie personálu. zpracovat osnovy a učební plány, zahájit diferencovanou přípravu lektorů a učitelů.

Oblast vzdělávání je možno rozdělit do dvou dílčích podoblastí, pro které lze formulovat samostatné cíle a úkoly: Oblast akreditovaného vzdělávání Příprava personálu pro potřeby plnění úkolů v prostředí NEC je uskutečňována standardními postupy, v souladu se zásadami schválené Koncepce vzdělávání personálu resortu obrany, výstavbou a rozvojem vojenského školství. Akreditovaná forma přípravy vojáků specialistů RTZ je realizována studijním programem, který je rozpracován v souladu se školskými zákony ČR a je poskytována na Univerzitě obrany. Problematiku NEC v závislosti na postupném rozvoji prostředků a prostředí NEC je nutné zařadit do studijních programů Univerzity obrany s hlavním cílem dosáhnout pochopení koncepčního základu NEC a jeho vlivu na rozvoj klíčových operačních schopností. V oblasti přípravy budoucích důstojníků jde především o zabezpečení požadované informační způsobilosti absolventů Univerzity obrany - specialistů RTZ plnit budoucí úkoly v informačním prostředí definovaném v koncepci NEC. Především pedagogové musí být schopni implementovat nejnovější poznatky z informačních technologií a budování schopností NEC do vzdělávacího procesu. Informační vzdělanost se musí stát integrální součástí výstupního profilu absolventa a vzdělávací aktivity školy. V duchu tohoto cíle je nutné upravit systém certifikace specialistů RTZ při prokazování znalostí informačních technologií. Oblast neakreditovaného vzdělávání Vzdělávání příslušníků RTZ k naplnění kvalifikačních požadavků probíhá ve vzdělávacích a výcvikových zařízeních Ředitelství výcviku a doktrín (Training and Doctrines Directorate TRADOC) formou kariérových a účelových (neakreditovaných) kurzů. Příprava příslušníků RTZ pro práci v prostředí NEC je realizována na základě požadavků, stanovených řídícím specialistou RTZ strategického stupně - správcem vojenské odbornosti. Požadavky by měly být ze strany správce vojenské odbornosti pravidelně upřesňovány v souladu s poznatky získanými z budování NEC v rámci vzdušných sil a se vzrůstajícími nároky na rozsah a kvalitu přípravy příslušníků RTZ v této oblasti. Tematiku NEC je nutné zahrnout do učebních plánů a programů přípravy u vzdělávacích a výcvikových zařízení TRADOC s hlavním cílem dosáhnout zvládnutí příslušných technických prostředků a jim odpovídajících specifických operačních postupů.

94


Aby bylo možno dosáhnout výše uvedených cílů je nutno: • • •

3

pro všechny specialisty RTZ dle jejich funkčního zařazení zpracovat požadavky na informační vzdělanost, v návaznosti na etapy rozvoje NEC průběžně inovovat obsah výuky v akreditovaném studijním oboru Letecké elektrotechnické systémy pro studijní modul Systémy RTZ, zavést moderní distanční formy vzdělávání, podporující rozvoj znalostí informačních technologií v oblastech elektronické komunikace, digitálních informací, informačních zdrojů a E-learningu, s cílem zvýšit informační vzdělanost personálu RTZ.

Závěr

Hlavním cílem přípravy odborného personálu RTZ pro plnění úkolů v prostředí NEC je dosáhnout předem definovaných kvalifikačních předpokladů. V první etapě tohoto procesu byly ve spolupráci se správcem odbornosti RTZ vymezeny hlavní požadavky na vzdělávání podle potřeb NEC. Na základě těchto požadavků byl upraven studijní program v studijním oboru Letecké elektronické systémy. V rámci celoživotního vzdělávání, které probíhá na Univerzitě obrany ve velitelských, štábních a specializačních kurzech byly do jejich programů zařazeny bloky přednášek a seminářů zaměřených na seznámení se s problematikou NEC. U neakreditovaného vzdělávání je nutné připravit účelové kurzy pro poddůstojníky, praporčíky a důstojníky pro práci v prostředí NEC a na základě požadavků správce odbornosti RTZ organizovat jejich praktický výcvik. Pro snadnější zvládnutí problematiky NEC a její zavádění do praxe je nezbytné pro všechny příslušníky RTZ organizovat kurzy v oblasti informačních a komunikačních technologií.

Literatura [1] [2] [3] [4]

[5]

[6]

Ministerstvo obrany. Sekce komunikačních a informačních systémů: Koncepce NEC v OS ČR. Praha, MO ČR, 2006. Ministerstvo obrany. Sekce komunikačních a informačních systémů: Strategie budování Network Enabled Capability v ozbrojených silách ČR. Praha, MO ČR, 2007. Správa doktrín ŘeVD: Network Enabled Capability. Informační analýza č.1/2006. Vyškov, Správa doktrín ŘeVD, 2006. VAŠEK, M: Training concept of air traffic safety electronics personnel after requirements EUROCONTROL. In Proceedings of the International Scientific Conference „Modern safety technologies in transport“. Zlata Idka, 2007. s. 318-322. ISBN 978-80-969760-2-7. DŽUNDA, M., HUMEŇANSKÝ, V: Accuracy of relative navigation in automated systems of data communication. In: Advances in Marine Navigation and Safety of Sea Transportation : TransNav'2007 : 7th International Navigational Symposium : 20-22 June 2007, Gdynia. Gdynia : Maritime University, 2007. p. 451-453. ISBN 978-837421-018-8. JEŘÁBEK, J. BLOUDÍČEK, R: New radio communication systems for the aeronautical mobile services. In Mezinárodná vedecká konferencia „Aeronautika 07“. Košice : Technická univerzita, Letecká fakulta, 2007, p. 181-182. ISBN 978-80-8073882-2.

Článek byl vypracován za podpory udělené UO na specifický výzkum K-206 v rámci projektu „Moderní technologie v systémech letectva AČR“.

95


Měření otáček nosného rotoru bezpilotního vrtulníku Ing. Radek Bystřický Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420 973 445 234 Resumé: Příspěvek pojednává o vývoji měřicího zařízení otáček nosného rotoru. Zařízení je postaveno na mikroprocesoru řady 51 a upraveno pro rozsahy otáček makety bezpilotního vrtulníku Raptor 50. Výsledný údaj o měřených otáčkách je odesílán po rozhraní RS232.

1 Úvod Při vývoji měřicí základny letových dat bezpilotního vrtulníku, vznikla potřeba měřit mimo množství jiných údajů i otáčky nosného rotoru. Jak následující článek ukáže, měřit polohu servomechanismu ovládajícího připusť spalovacího motoru, není metoda, která přináší uspokojivé výsledky. Je proto zapotřebí aplikovat jiné postupy měření otáček.

2

Orientační měření rozsahu otáček

Maketa vrtulníku byla upevněna na těžkou podložku a z důvodu bezpečnosti byly odmontovány listy nosného rotoru. Na ozubené kolo unášeče nosného rotoru byl připevněn reflexní proužek a za pomoci digitálního optického snímače otáček prováděno měření. Jako vstupní údaj byla použita hodnota zpětnovazebního napětí servo-pohonu ovládajícího přípust spalovacího motoru. Maximální teoretický rozsah je od 1,450V do 0,850V což přibližně odpovídá otáčkám v rozsahu 0 až 3000 RPM. Prakticky použitelný rozsah otáček v průběhu letu se pohybuje v rozmezí 1000 až 2500 RPM. Orientační měření je uvedeno na obr. 2-1.

Obr. 2-1:

Orientační měření rozsahu otáček

Jak je z obr. 2-1 patrné nemají otáčky jednoznačnou závislost na poloze přípusti motoru. Je to způsobeno jednak nastavením jedno-jehlového karburátoru, teploty vzduchu, použitým 96


palivem a samotným spalovacím motorem. Vhodnější se proto jeví měřit přímo otáčky nosného rotoru namísto polohy servo-mechanismu.

3

Hardwarové řešení

Vzhledem k nutnosti měřit přímo frekvenci otáčení namísto napětí na servo-mechanismu, byl zvolen jako měřící prvek Hallův senzor (spínač) magnetického pole TLE4905L. Snímací prvek byl zapojen podle výrobcem doporučeného zapojení viz. obr. 3-2. Na jeho výstupní konec byl doplněn kondenzátor o velikosti 100nF a zvedací odpor o velikosti 5,1kΩ.

Obr. 3-2:

Principiální a funkční zapojení snímače magnetického pole

Tento senzor spíná magnetické pole již od hodnot (6-17) mT a má vestavěnou hysterezi (2-5) mT a je tedy poměrně odolný vůči chybám způsobným kolísáním intenzity magnetického pole. Jako budící prvek je použit neodymový magnet přilepený na ozubené kolo náhonu nosného rotoru, na stejné místo jako reflexní proužek, viz obr 3-3.

Obr. 3-3:

Umístění budícího prvku magnetického pole

Pro vytvoření softwaru v uPC bylo zapotřebí získat tvar výstupního signálu, a jeho základě vyladit hardwarové zapojení a vytvořit způsob čítání frekvence. Zkušební průběh výstupního napětí je na obr. 3-4. Je zde vidět opakovací frekvence a tvar výstupního signálu, ze kterého je patrné, že průběh signálu má parametry potřebné pro obsluhu v uPC. Jediná úprava tedy spočívá v upravení střídy signálu na 50% pomocí klopného obvodu typu D. Vzhledem k uvažovanému rozsahu měření otáček 60-3000 RPM se tedy jedná o měření časových intervalů v rozsahu 20ms až 1s.

97


Max otáčky Max otáčky čas

3000 ot/min 50 ot/s 20,00 ms

krystal instrukce

Min otáčky Min otáčky čas

12 MHz 1 us

Tab. 3-1:

buffer max čas

60 ot/min 1 ot/s 1000,00 ms 16 bitů 65,536 ms

Rozsah měření a měřené časy

Při použití 12MHz krystalu je maximální teoretická možnost čítání pomocí interního 16ti bitového čítače/časovače 65,54 ms viz. tab. 3-1. Vzhledem k použitému krystalu (11,0952MHz), je tato hodnota mírně odlišná.

Obr. 3-4:

Měření na snímači TLE4905L

Tato hodnota by postačovala pro měření v rozsahu od 900 RPM výše, viz tab. 3-2. Prosté čítání zde tedy nebude stačit.

4

Softwarové řešení

Vzhledem k tomu že maximální čítaný čas neumožňuje měřit plný rozsah otáček, bylo nutné zvolit si přesnost (rozlišení) s jakou bude měřicí zařízení schopné měřit. Z maximálního rozsahu 3000 RPM odpovídající 20ms a 2999 RPM odpovídající 20,00667ms je patrný rozdíl 6,668us, odpovídající přibližně 6-ti jedno-cyklovým instrukcím. Pro dosažení této přesnosti bychom potřebovali jiný krystal i uPC. Spokojíme se proto s nižší přesností odpovídající na maximálním rozsahu 3000 RPM 12-16ti bitovému střadači. Činnosti je poté řízena externím přerušením od signálu snímače. Na sestupnou hranu signálu spustíme čítání čítače, který čítá při 12ti bitovém rozlišení 250us. Po načtení 250us dojde k programovému zvýšení 16ti bitové proměnné a k opětovnému spuštění čítače. Čítač pak v 250us intervalech načítá tak dlouho, dokud nepřijde nová sestupná hrana signálu. Výsledek v 16ti bitové proměnné je pak třeba přepočítat na frekvenci. Při použití 12ti bitového rozlišení (250us) je maximální chyba měření otáček rovna 1,23% což odpovídá 36,5 RPM. Při použití vyššího rozlišení například 16ti bitového pak klesne chyba na hodnotu 0,06% což odpovídá maximální chybě 1,82 RPM. Vzhledem k tomu, že se hodnoty otáček při reálném letu pohybují do 2600 RPM, je chyba takovéto konstrukce rovna 1 RPM.

98


Rozlišení otáčky [ot/min] 12 60 100 Přepočet 200 239000 300 400 Rozlišení 500 0,250 600 700 Chyba 800 0,59% 900 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400 2600 2800 3000

frekvence [Hz] čas [ms] Změřené číslo 1,00 1000,00 4000 1,67 600,00 2400 3,33 300,00 1200 5,00 200,00 800 6,67 150,00 600 8,33 120,00 480 10,00 100,00 400 11,67 85,71 342 13,33 75,00 300 15,00 66,67 266 16,67 60,00 240 20,00 50,00 200 23,33 42,86 171 26,67 37,50 150 30,00 33,33 133 33,33 30,00 120 36,67 27,27 109 40,00 25,00 100 43,33 23,08 92 46,67 21,43 85 50,00 20,00 80

Tab. 4-2:

Obr. 4-5:

Změřené číslo v HEXA 0FA0 0960 04B0 0320 0258 01E0 0190 0156 012C 010A 00F0 00C8 00AB 0096 0085 0078 006D 0064 005C 0055 0050

Výsledné otáčky [ot/min] 60 100 199 299 398 498 598 699 797 898 996 1195 1398 1593 1797 1992 2193 2390 2598 2812 2988

Chyba [ot/min] Chyba [%] 0 0,42% 0 0,42% ‐1 0,42% ‐1 0,42% ‐2 0,42% ‐2 0,42% ‐3 0,42% ‐1 0,17% ‐3 0,42% ‐2 0,17% ‐4 0,42% ‐5 0,42% ‐2 0,17% ‐7 0,42% ‐3 0,17% ‐8 0,42% ‐7 0,33% ‐10 0,42% ‐2 0,08% 12 0,42% ‐13 0,42%

Způsob výpočtu otáček v uPC do 3000 RPM

Závislost měřeného času na otáčkách

Z obr. 4-5 je zřejmé, že největší citlivost tohoto postupu je na nižších otáčkách. Se zvyšujícími se otáčkami citlivost klesá a s ní klesá i přesnost měření.

5

Závěr

Přepočet naměřeného času na otáčky je jednoduchou funkcí 1/x, která je sice v mikroprocesorové technice velmi náročný úkol, ale pokud není nutné ho provádět přímo na palubě BPP, je tento postup velmi rychlý a téměř nezatěžuje procesor ani ostatní periferie. V případě přenosu informací bezdrátovým přenosem na pozemní vybavení je možné tento přepočet provádět na zemi.

Literatura [1]

JALOVECKÝ, R.: Palubní zapisovače a diagnostika – Digitalizace analogových signálů. Skripta VA v Brně, S- 1820/3, Brno, 2000.

99


Polemika nad použitím akumulátorových baterií VARTA u letadel AČR Ing. Jiří Pařízek, CSc. Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973 445 196 Abstract

Aircraft storage batteries provide an emergency source of electrical power for operating electrical systems of an aircraft when primary power sources are unable to supply electric power. In such cases the battery remains only one the source of electrical power of the aircraft.

1 Úvod Letecké (palubní) akumulátorové baterie jsou součástí elektro-energetických systémů letadel jakéhokoliv typu a jejich úkolem je zásobovat palubní síť elektrickou energií v případech, kdy k této síti není připojen palubní generátor nebo vnější zdroj. V některých případech (především v průběhu letu) zůstává akumulátor jediným (nouzovým) zdrojem elektrické energie, který může zajistit úspěšné dokončení letu. Z těchto důvodů je (a měla by i nadále být) palubním akumulátorům věnována patřičná pozornost a to jak z hlediska konstrukce a výroby, tak i z hlediska obsluhy. Z těchto důvodů je i pojem „letecká akumulátorová baterie“ intuitivně synonymem pro zařízení mnohem kvalitnější, než bývá např. obyčejná automobilová baterka. Na palubách letadel AČR se jako nouzové zdroje ještě v nedaleké historii používaly palubní akumulátorové baterie převážně ruské provenience: • • •

olověné - 12-SAM-28 (55), 12-ASAM-23, stříbro-zinkové akumulátory - 15-SCS-45, niklo-kadmiové akumulátory - 20-NKBN-25.

Konstrukce všech akumulátorů je podobná - jsou skládány z jednotlivých článků sériově propojených, jejichž počet (první číslo v označení akumulátoru) závisí na napětí jednoho článku a požadovaném svorkovém napětí akumulátoru. Jeden článek akumulátoru se skládá z paralelně propojených kladných a záporných desek navzájem oddělených separátory. Materiál desek i separátorů závisí na typu akumulátoru, elektrochemická reakce je zprostředkována elektrolytem - vodným roztokem kyseliny sírové (u olověných akumulátorů), nebo hydroxidu draselného. Kapacita akumulátoru Q = IV ⋅ tV [Ah] je podstatným technickým parametrem akumulátorů (druhé číslo v označení akumulátoru) a udává schopnost akumulátoru dodávat do zátěže proud (IV) po určitou dobu (tV) při splnění podmínek daných výrobcem (velikost vybíjecího proudu, teplota a hustota elektrolytu, konečné vybíjecí napětí). Nominální kapacita je stanovena pro nominální vybíjecí proud daného akumulátoru a teplotu 20°C.

100


2

Akumulátory letounu L-159 ALCA – první zkušenosti

Zkušenosti s ruskými akumulátory nebyly špatné, každý typ měl svoje výhody i nevýhody, nicméně jako provozně optimální se jevily akumulátory NiCd. Proto byla přivítána snaha o sjednocení typů palubních akumulátorů u letadel AČR, což se projevilo počátkem 21. století s příchodem letadel L-159 ALCA na kterých byly instalovány niklo-kadmiové akumulátory fy VARTA se základním označením F20/25 H1C, kde první číslo označuje počet článků a druhé číslo kapacitu akumulátorové baterie v ampérhodinách. Konstrukce niklo-kadmiových akumulátorů VARTA je zřejmá z obr. 2-1. Elektrody obou polarit jsou tvořeny niklovou mřížkou, do které je nalisovaný práškový nikl s 80% pórovitostí. Aktivní hmota je vytvořena ponořením připravených desek do roztoku niklu (kladná elektroda) a roztoku kadmia (záporná elektroda). Jeden článek akumulátoru je tvořen sedmnácti kladnými a osmnácti zápornými deskami, mezi které je střídavě vkládán separátor tenká silonová tkanina. Takto vytvořený článek je vložen do polyamidové nádoby a je hermeticky uzavřen víčkem se zátkou - ventilem a svorkami článku.

Obr. 2-1 Konstrukce NiCd článku VARTA Elektrolytem je vodný roztok hydroxidu draselného (KOH) s hustotou 1,28 kg/l při 20° C. Nominální napětí článku je 1,2 V. Jednotlivé články jsou vloženy do odpovídajícího pouzdra a pomocí měděných poniklovaných můstků je vytvořena akumulátorová baterie s požadovaným svorkovým napětím. Chemickou reakci při nabíjení lze vyjádřit takto: 2 Ni ( OH ) 2 + Cd ( OH ) 2

→

2 NiO ( OH ) + Cd + 2 H 2 O

(2-1)

při vybíjení je proces opačný. Elektrolyt se na vlastní reakci nepodílí (slouží pouze jako vodič elektrického proudu mezi kladnými a zápornými deskami) a není tudíž nositelem informace o stavu nabití či vybití

101


akumulátoru (jak tomu bylo u akumulátorů olověných). Kapacita niklo-kadmiových akumulátorů je stanovena pro přesně definovaný vybíjecí proud a tomu odpovídají i hodnoty a tvar nabíjecí a vybíjecí charakteristiky (obr. 2-2.).

Obr. 2-2 Nabíjecí a vybíjecí charakteristiky NiCd akumulátoru VARTA Podle „Směrnice pro obsluhu a údržbu leteckých sintrovaných NiCd baterií VARTA“ jsou pro akumulátor L-159 stanoven nabíjecí proud 5 A a nominální vybíjecí proud při kapacitní zkoušce 12,5 A. V normálním provozu v rámci tzv. „Kontrolního cyklu“ (dle uvedené směrnice každé 4 měsíce ± 5dnů) se provádí (kromě vizuální kontroly, čistění, dolévání, dotahování apod.): • • • •

tzv. zbytkové vybíjení do svorkového napětí 20 V (nominálním vybíjecím proudem), v případě starších baterií (2 – 3 roky provozu) nejprve třemi proudovými nárazy 500 A s dobou trvání 10 sekund, tzv. normální nabíjení nabíjecím proudem 5 A po dobu 7 hodin, přičemž 15 minut před ukončením nabíjení musí být elektrolyt článků v předepsané výši a napětí jednotlivých článků nejméně 1,56 V, kapacitní zkouška – konstantním vybíjecím proudem 12,5 A do poklesu napětí baterie na 20 V a výpočet kapacity baterie, nabití baterie (tzv. normálním nabíjením).

Pro předání baterie do letového provozu je (podle směrnice) rozhodující: • •

hodnota vypočtené kapacity – nejméně 80% kapacity nominální (pro F20/25 to je 20 Ah), minimální napětí jednotlivých článků 1,56 V 15 minut před ukončením normálního nabíjení a požadovaná hladina elektrolytu.

Předpokládaná životnost správně udržovaných článků do přípustného poklesu kapacity na 80% jmenovité hodnoty je (opět podle směrnice) 6 až 7 let. Zkušenosti z provozu baterií přicházejících k leteckému útvaru jako součást vybavení letounů L-159 ALCA (pro výcvikové účely se letouny používaly od roku 2000, do výzbroje AČR slavnostně zařazeny v květnu 2001) byly zpočátku velmi dobré, provoz bezproblémový,

102


parametry baterií byly dlouhodobě stabilní, odpovídající technickým popisům, vhodnými výměnami článků se baterie udržovaly v provozuschopném stavu.

3

Obměna baterií VARTA – změna k horšímu

V roce 2006 došlo k první obměně baterií (končila životnost článků baterií dodaných s prvními letouny) a na těchto „nových“ bateriích se začaly projevovat nedostatky, do té doby neznámé: •

• • •

vysoké plynování elektrolytu a z toho plynoucí: o únik elektrolytu do schránky baterie (vyskytly se i případy úniku elektrolytu do letounu), o zvýšená spotřeba doplňované destilované vody, o zvýšený výskyt varovného hlášení „přehřátí baterie“ monitorovacím systémem letounu, nezvykle rychle klesající kapacita baterií, případy nespuštění letounu na vlastní zdroj (palubní baterii), zvýšený výskyt úplného výpadku avionických systémů při spouštění za letu.

Plynování elektrolytu je běžné ke konci nabíjecího procesu a je způsobeno přebíjením baterie (viz nabíjecí charakteristika na obr. 2), kdy se již napětí nezvyšuje a veškerá dodávaná energie je „spotřebována“ na elektrolýzu vody. Při normálním provozu je plynování neznatelné, kromě extrémního zatěžovacího režimu, kdy dojde ke zvýšení teploty a posléze až k varu elektrolytu. Jako normální však nelze hodnotit stav, kdy elektrolyt začíná plynovat mnohem dříve a plynuje i 3 hodiny po skončení nabíjení. Rovněž nelze považovat za normální jako důsledek plynování v normálním provozu únik elektrolytu přes přetlakové ventily článků do schránky baterie či dokonce do letounu. Zvýšená spotřeba vody při zajištění provozu baterií je pak pouze logickým důsledkem těchto jevů, které lze hodnotit jako projev vady. Navíc, doléváním vody za unikající elektrolyt se hustota elektrolytu zmenšuje a tím se zřejmě zvětšuje i vnitřní odpor baterie. Představu o nedobrém stavu baterií dokresluje i zvýšený výskyt varovného hlášení „přehřátí baterie“ monitorovacím systémem AMOS – po výměně článků bylo zaznamenáno za necelý rok 62 hlášení, před výměnou článků ani jedno. Jistě lze předpokládat, že se snímače teploty baterie nezačaly nadměrně kazit. Rychle klesající kapacita baterií, nespuštění letounu na vlastní zdroj a zvýšený výskyt úplného výpadku avionických systémů při spouštění za letu jsou jevy jistě nebezpečné. Od 1.7.2007 do 20.6.2008 došlo k 19 případům nespuštění PEJ na vlastní zdroj. Uživatel VÚ 7214 Čáslav reklamoval (dle jeho názoru vadné) baterie u dodavatele letounů Aero Vodochody, resp. u VTÚL a PVO, který převzal za baterie garanci. Postupně bylo (převážně v roce 2007) vyměněno všech 24 sad článků (dvě sady dokonce dvakrát), nicméně problém nebyl odstraněn, negativní jevy přetrvávaly. Dodavatel problém bagatelizoval obvykle tvrzením, že jde o jevy normální, že piloti jsou na výpadky energie vycvičeni, případně že chyba je v pozemní obsluze. Akumulátorová baterie je v určitých situacích jediným zdrojem energie na letounu a v případě poruchy je přímo ohrožena bezpečnost letového provozu, provozovaná technika a život pilota. Z tohoto důvodu byl samotným výrobcem (Aero Vodochody) stanoven požadavek na dobu minimálně 15 minut, po kterou musí být schopna akumulátorová baterie dodávat elektrickou energii do stejnosměrné sítě (dokument ZK-00.544, Aero Vodochody). Pilot musí v případě takové nouze přistát do 12 minut ve dne a do 10 minut v noci (T.O. 1F/A-L159-1). Toto byl

103


konečně natolik pádný argument, proč bylo přistoupeno k ověřovacím zkouškám baterií VARTA za účasti zástupců Aero Vodochody a VÚ 7214 Čáslav.

4

Ověřovací zkoušky

Ověřovací zkoušky NiCd baterií VARTA byly zahájeny 27.3.2008, nicméně některé údaje o výsledcích kapacitních zkoušek (dle Směrnice pro obsluhu prováděné každé 4 měsíce nebo po 300 letových hodinách) byly k dispozici v atestátech baterií. Pro každou zkoušku byly vybrány baterie VARTA F20/25 a jako srovnávací byla použita NiCd baterie SAFT 20VHP 260 KH-3SQ s jmenovitou kapacitou 26 Ah, rok výroby 2001. Cílem zkoušek bylo prokázat vhodnost či nevhodnost použití nově dodávaných baterií VARTA v letounech AČR. Zkoušek bylo provedeno několik: a) b) c) d)

Sledování kapacity baterií Měření doby napájení letounu baterií v havarijním případě Měření vlivu vybíjecího proudu na využitelnou kapacitu baterie Zjišťování vlivu způsobu provádění příprav a provozu letounů na zbytkovou kapacitu baterií e) Zkouška samovybíjení baterie

4.1 Sledování kapacity baterií Kapacitní zkoušky baterií se provádí v souladu s dokumentací T.O. 8D2-R1820070-2 výrobce letounu AERO Vodochody a Pokyny pro obsluhu a údržbu leteckých sintrovaných NiCd baterií VARTA dodávaných LOM Praha s.p., odštěpný závod VTÚLaPVO na letecké základny AČR od 1.10.2005. U většiny sledovaných (z celkového počtu 24) baterií se projevil poměrně značný pokles kapacity – v následující tabulce je uveden pouze reprezentativní vzorek: číslo 1. KC po výměně 2. KC 3. KC 4. KC baterie datum C [Ah] datum C [Ah] datum C [Ah] datum C [Ah] 6050 14.6.07 29,9 9.10.07 25,4 8.2.08 24,6 5.6.08 22,4 6053 23.6.07 31,8 28.9.07 29,8 25.1.08 27,9 25.5.08 26,7 6055 9.6.07 28,7 6.10.07 25,5 5.2.08 29,1 4.6.08 24,9 6063 18.6.07 31,4 28.9.07 31,2 12.12.07 27,1 30.1.08 25,5 Tabulka 4-1: pokles kapacity baterií

Je třeba pouze připomenout, že se jedná již o baterie po reklamaci – tedy po druhé výměně článků, de facto baterie nové. Baterie po první výměně byly dle Komplexní zprávy podstatně horší. Historie hodnot kapacity srovnávací baterie SAFT nebyly známy.

4.2 Měření doby napájení letounu baterií v havarijním případě Účelem zkoušky bylo zjištění doby, po kterou je baterie schopna dodávat proud nutný pro nouzový návrat letounu na letiště v případě vysazení ostatních primárních zdrojů elektrické energie. Tato doba byla dokumentem ZK-00.544 firmy AERO Vodochody stanovena na minimálně 15 minut. Postupně byly provedeny čtyři zkoušky: 1. Zkouška proběhla 27.3. 2008 na LZ Čáslav na letounu 6060, požadovaný odběr cca 75 A byl zajištěn pomocí externího zatěžovacího přípravku č. 104-858-400.001. Postupně byly

104


testovány čtyři baterie, jedna (6052 byla sňata z letounu aktuálně z provozu s výsledkem poslední KCC 25.2.08, 29,1 Ah), zbývající baterie byly vybity na 80% jmenovité kapacity. Výsledky zkoušky jsou uvedeny v následující tabulce: baterie 6052 6027 6048 SAFT

rok výroby 2007 2001 2007 2001

příprava z provozu 80% Cjm 80% Cjm 80% Cjm

doba vybíjení do UB=20 V 9,66 minut 10,38 minut 8,78 minut 16,2 minut

hodnocení nevyhovuje nevyhovuje nevyhovuje vyhovuje

Tabulka 4-2: 1. Zkouška

Na výsledku zkoušky je zajímavé, že nejlepší z nevyhovujících je baterie z roku 2001. 2. Zkouška proběhla 15.4.2008 na LZ Čáslav na letounu 6065 stejným postupem, pouze baterie byly (i když stejného typu) od jiného útvaru – z vrtulníků Mi-171, srovnávací baterie SAFT byla stejná: baterie 9837/2 9892/1 SAFT

rok výroby 2005 2005 2001

příprava 80% Cjm 80% Cjm 80% Cjm

doba vybíjení do UB=20 V 10,5 minut 11,93 minut 15,33 minut

hodnocení nevyhovuje nevyhovuje vyhovuje


3. Zkouška proběhla v laboratorních podmínkách VTÚL a PVO 23.5.2008 s cílem zpochybnit výsledky předchozích zkoušek. Odběr byl po celou dobu zkoušky regulován na 70 A (což je v praxi jistě nereálné): baterie 6069

rok výroby 2008

příprava 80% Cjm

doba vybíjení do UB=20 V 14,17 minut

hodnocení nevyhovuje


4. Zkouška proběhla 27.5.2008 opět na LZ Čáslav s cílem zpochybnit výsledky předchozích zkoušek tím, že srovnávací baterie SAFT má vyšší jmenovitou kapacitu (26 Ah) a je tedy nutné ji vybít na 77%. Postup zkoušky byl stejný jako u zkoušek 1. a 2.: baterie 6048 6069 6053 SAFT

rok výroby 2008 2008 2007 2001

příprava 80% Cjm 80% Cjm 80% Cjm 77% Cjm

doba vybíjení do UB=20 V 13,65 minut 14,18 minut 12,37 minut 15,28 minut

hodnocení nevyhovuje nevyhovuje nevyhovuje vyhovuje


Dílčí závěr je na základě výsledků čtyř zkoušek jednoznačný – baterie VARTA ve stávající kvalitě nejsou schopny zajistit požadavek výrobce letounu dle ZK-00.544.

105


4.3 Měření vlivu vybíjecího proudu na využitelnou kapacitu baterie Cílem zkoušky bylo porovnání využitelné kapacity baterie VARTA a SAFT v závislosti na vybíjecím proudu. Zkouška byla provedena u Aero Vodochody a byly zkoušeny dvě baterie – 6064 (rok výroby 2007) a SAFT (2001). Každá baterie byla vždy nabita v nabíjecí stanici Aero Vodochody a následně vybita pomocí odporového zatěžovacího přípravku. Během vybíjení bylo registrováno napětí a proud baterie do poklesu svorkového napětí baterie na 20 V a následně ještě do 18V. Každá baterie byla třikrát vybita uvedeným postupem. Čtvrté vybití bylo provedeno při kapacitní zkoušce baterie v nabíjecí stanici proudem 12,5 A. Zjištěná kapacita při tomto vybíjení je uvažována jako referenční hodnota pro procentuální vyjádření využitelné kapacity baterií: baterie VARTA zatěžovací využitelná proud kapacita I[A] Q[Ah] 12,5 26,6 22,84 25,36 43,12 23,08 77,3 21,08

baterie SAFT zatěžovací využitelná proud kapacita I[A] Q[Ah] 12,5 31,4 23 30,14 45,1 30,01 78,2 29,77

účinnost qi/q12,5 η [%] 100,00 95,34 86,77 79,25

účinnost qi/q12,5 η [%] 100,00 95,99 95,57 94,81

Tabulka 4-6: Využitelná kapacita baterie

Z výsledků měření je zřejmé, že při vybíjení plně nabitých baterií došlo u baterie SAFT při proudu cca 75 A k poklesu využitelné kapacity o 5,2%, u baterie VARTA k poklesu o 20,75% oproti kapacitě zjištěné při kapacitní zkoušce. Závislost využitelné kapacity na zvyšujícím se vybíjecím proudu je tedy výraznější u baterie VARTA. Nejpravděpodobnější příčina tohoto jevu spočívá ve větším vnitřním odporu baterie VARTA, způsobeném pravděpodobně změnou v technologii výroby a podporovaném i únikem elektrolytu a jeho ředěním v provozu. Z tohoto měření vyplývá proč baterie VARTA (po provedené výměně článků) nejsou schopné zásobovat letoun elektrickou energií po stanovenou dobu 15 minut.

4.4 Zjišťování vlivu způsobu provádění příprav a provozu letounů na zbytkovou kapacitu baterií Cílem zkoušky bylo zřejmě dokázat chybu technologického postupu při provádění příprav k letům a vliv tohoto faktoru na takové negativní jevy jako je nespuštění motoru na vlastní zdroj. Zkoušky probíhaly ve dnech 12.2.2008 až 26.2.2008 při letových akcích u 21.zTL. Přípravy probíhaly standardním způsobem, tj. předletová příprava na pozemní zdroj SUEZ, ostatní druhy příprav na AKU. Hodnoty úbytku kapacity při různém způsobu provádění příprav a spouštění motoru jsou v rozsahu od 1,8 do 7,6Ah. Z těchto výsledků nelze stanovit jednoznačný závěr na úbytek kapacity, protože tyto úbytky jsou vždy dostatečně kompenzovány při předletové přípravě, která je prováděna při zapnutém nabíječi (trvá podle zkušenosti avionika minimálně 0,5 hodiny).

4.5 Zkouška samovybíjení baterie Tato zkouška byla vyvolána podezřením na pokles kapacity baterie po určité době stání po kontrolním cyklu (KCC). Doba stání může být teoreticky až do provedení další KCC, tj. 4 měsíce. Po tuto dobu by zbytková kapacita baterie neměla klesnout o více než 20% (vycházíme-li z kapacity jmenovité). 106


Zkouška byla provedena s baterií 6067. Kontrolní cyklus byl na baterii proveden dne 9.3.2008 a byla zjištěna kapacita 28,1 Ah. Po normálním nabití dle předpisů byla baterie jeden měsíc ponechána ve skladovací místnosti při teplotě cca 24°C. Dne 9.4.2008 bylo provedeno měření zbytkové kapacity – byla zjištěna hodnota 24,2 Ah, což je pokles kapacity baterie o 13,9%. Pokud bychom uvažovali lineární průběh poklesu kapacity s dobou stání, potom by pokles kapacity za měsíc měl být kolem 5%. Je zřejmé, že testovaná baterie není schopna udržet si obvyklé vlastnosti potřebné pro provoz mezi dvěma následujícími kontrolními cykly - doba mezi KCC je stanovena na 4 měsíce proto, aby i v případě stání baterie byla zaručena její minimální kapacita 80%.

5

Závěr

Uvedeným zkouškám a měřením bylo podrobeno celkem 20 baterií VARTA a jedna (stále stejná) baterie SAFT. Při žádném měření nedosáhly baterie VARTA výsledků, při kterých by splňovaly účel, ke kterému jsou určeny. Po roce 2006 bylo pro letouny L159 dodáno celkem 24 sad článků pro obměnu baterií, z toho bylo 13 baterií podrobeno výše uvedeným zkouškám s negativním výsledkem. Tolik fakta, vyplývající z pramenu [3], na základě kterých lze pouze položit několik polemických otázek: • • • •

Je zkouškami ověřený stav leteckých baterií obrazem stavu baterií u všech leteckých útvarů AČR? Jestliže ano, kdy nastane první situace, ve které nedostatečná kapacita palubní baterie bude příčinou fatálních důsledků? Je možné, že i původní baterie dodané s letouny L-159 by nesplnily všechny požadavky uvedených zkoušek a jenom náhodou se ještě nic nestalo? Jestliže ano, pak by bylo vhodné prověřit i další vzorky baterií VARTA. Je zkouškami ověřený stav leteckých baterií obrazem stavu výrobce těchto baterií ať jsou důvody tohoto stavu jakékoliv? Jestliže ano, pak je nutné se zaměřit na jiného výrobce, např. SAFT. Je možné, aby to, že jedna baterie SAFT prošla všemi testy „vítězně“ byla náhoda? Jestliže ano, bylo by žádoucí prověřit podobně i další vzorky těchto baterií.

K těmto otázkám je třeba pro doplnění celkového obrazu dodat, že Univerzita obrany byla VÚ 7214 Čáslav požádána o materiálovou analýzu článků baterií VARTA a současně je třeba bohužel konstatovat, že dosud neposkytla žádné výsledky.

Literatura [1] [2] [3] [4]

Směrnice pro obsluhu a údržbu leteckých sintrovaných NiCd baterií VARTA. VARTA NICKEL-CADMIUM AIRCRAFT BATTERIES – firemní materiál. HORKÝ, J.: Komplexní zpráva ze zkoušek a měření palubní leteckých baterií Varta prováděných v souvislosti s reklamací díla dle smlouvy č. 050200350. VÚ 7214 Čáslav, 2008. PAŘÍZEK, J.: Elektrické vybavení I. Skripta UO Brno, S-2509, Brno, 2000.

107


Experimentální ověření systému leteckého radiového spojení. Ing. Stanislav Rydlo, CSc. Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973-445-279 Resumé:

Článek se zabývá experimentálním ověření leteckého rádiového spojení v systému s kmitočtově posunutou nosnou. Při letových ověřováních bylo zjištěno, že při radiovém provozu v režimu offset, v místě příjmu signálu z několika vysílačů dochází k nežádoucímu rušení a ztrátě spojení. Cílem experimentálního ověření bylo specifikovat podmínky činnosti umlčovače šumu při vysílání kmitočtově posunuté nosné (offset) dvou a tří vysílaných kmitočtů.

1 ÚVOD Za účelem provozování více vysílačů na společném kmitočtovém kanálu při letecké radiové komunikaci, je možné využít režim radiostanic s posunutou nosnou - offset. Jedná se o posunutí nosného kmitočtu jednotlivých vysílačů definovaného předpisem o civilní letecké telekomunikační službě L-10/III. Experimentálně bylo zjištěno, že v konkrétních podmínkách ŘLP AČR vznikají v místě příjmu signálu několika vysílačů (paluba letounu), které pracují v režimu offset další nežádoucí složky signálu, které se projevují jako nežádoucí rušení a prakticky příjem znemožňují. Rušení vykazuje značnou teritoriální a výškovou závislost. Jednou z limitujících charakteristik přijímače, která má rozhodující vliv na kvalitu spojení v režimu offset je činnost umlčovacích okruhů přijímače.

2

OVĚŘENÍ ČINNOSTI SQL PALUBNÍCH RADIOSTANIC V REŽIMU OFFSET

Účelem experimentálního ověření bylo zjistit příčiny výpadku spojení při použití rádiového spojení ve směru země-letadlo v režimu offset, které byly pozorovány při zkušebních přeletech nad územím ČR. Výpadky se projevovaly úplnou ztrátou zvuku ve sluchátkách, nebo „koktáním“. K výpadkům docházelo v oblastech, kde bylo možné předpokládat přibližně stejnou intenzitu pole od dvou pozemních vysílačů. V místech, kde byla intenzita od jednoho z vysílačů podstatně větší než od druhého, výpadky pozorovány nebyly. Při vypnutí jednoho z vysílačů byl příjem bezproblémový i v místech, kde při provozu obou vysílačů najednou nebyl možný. V předpise L10/III Část II HLAVA 2 odst. 2.3.2.7 je dáno doporučení pro palubní přijímače, aby „V případě přijímačů používaných v oblastech, kde jsou v provozu systémy s kmitočtově posunutou nosnou, měly by být charakteristiky přijímače takové, aby: a) odezva zvukového kmitočtu zamezovala škodlivým úrovním zvukových heterodynů, vznikajících z příjmu dvou nebo více kmitočtů s posunutou nosnou; b) umlčovací okruhy přijímače, jestliže jsou k dispozici, uspokojivě pracovaly za přítomnosti zvukových heterodynů, vznikajících z příjmu dvou nebo více kmitočtů s posunutou nosnou.

108


Z těchto důvodů byla ověřena činnost přijímačů radiostanic, používaných na palubě letadel letectva AČR, se zaměřením na činnost umlčovače šumu a vzniku záznějových kmitočtů. Pro ověření činnosti palubních rádiových stanic při provozu v režimu offset byla činnost umlčovače šumu prověřována několika způsoby. Základním kriteriem bylo zjistit stav, kdy při přijmu offsetových kmitočtů, které splňují svou úrovní požadavky odpovídající leteckým předpisům, je v činnosti umlčovač šumu, tzn. nf signál na výstupu přijímače není přítomen. V případě, že při odpovídajících úrovních přijímaných rádiových signálů (tj. signálů kdy přijímač rádiové stanice musí zpracovat vstupní modulovaný signál), které jsou přijímány v režimu offset, je umlčovač šumu v činnosti, zda lze nalézt společné podmínky a charakteristiky používaných přijímačů palubních rádiových stanic. Činnosti SQL byla experimentálně ověřena pro radiostanice LUN 3526, LUN 3520, R-863, R&S M3 SR a AN/ARC 210. Měření byla realizována při standardních parametrech signálu, nosný kmitočet kanálu byl zvolen 130 MHz (300 MHz UHF), který byl modulován nf signálem 1 kHz s hloubkou modulace 50 %. Účelem měření bylo zjistit, za jakých podmínek dvou respektive tří přijímaných ofsetových kmitočtů bude umlčovač šumu v činnosti a zda tyto podmínky jsou společné pro všechny požívané rádiové stanice.

2.1 Činnost SQL při offsetu dvou kmitočtů Při tomto měření se ověřovala činnost umlčovače šumu při vstupu offsetového signálu se dvěmi kmitočty posunutými od kmitočtu kanálu o ± Δ. Pro jednotlivé radiostanice se zjišťovalo při jakých úrovních stejných vstupních signálů dochází k činnosti SQL a při jakém rozdílu úrovně vstupních signálů není SQL v činnosti tzn. užitečný signál je na vstupu přijímače. Další měření bylo provedeno pro zjištění při jakém posunutí kmitočtů (offset) od kmitočtu kanálu při stejné úrovni vstupního signálu přijímače je v činnosti umlčovač šumu, tzn. nf signál na výstupu přijímače není přítomen. Jeden vstupní kmitočet přijímače byl rovnoměrně zvyšován, druhý rovnoměrně snižován od kmitočtu přiděleného kanálu. Zapojeno měřící pracoviště pro měření dvou rdst. Znázorněné na obrázku obr. 1-1. bylo použito pro rdst. LUN 3526, LUN 3520, R-863, R&S M3 SR, AN/ARC 210. Měření na přijímačích rdst. LUN 3526, LUN 3520, R-863, R&S M3 SR bylo provedeno v laboratorních podmínkách, měření na rdst. Rockwell-Collins AN/ARC 210 bylo realizováno na letadle L159 na LZ Čáslav, kdy vf signály z generátorů byly přivedeny na anténní vstup rdst. na letadle.

Obr. 2-1: Blokové schéma zapojení při měření SQL rdst. při vysílání dvou offsetových kmitočtů 109


Na obr. 2-2 je zapojení měřícího pracoviště pro rdst. R&S M3 AR, která je umístěna na letounu Grippen a z důvodu utajení, nebylo možné měření provádět přímou metodou byla realizována na LZ Čáslav. Měření na přijímači rdst. R&S M3 AR bylo realizováno tak, že výstupy z vf generátorů byly sloučeny do vysílací antény, která byla v blízkosti přijímací antény na letadle Grippen.

Obr. 2-2: Blokové schéma zapojení při měření SQL rdst. při vysílání dvou offsetových kmitočtů anténní vazbou Na obrázku obr 2-3 je grafické znázornění měření parametrů radiostanice při offsetu dvou kmitočtů při vyhodnocení rozsahu činnosti umlčovače šumu rdst. R&S M3 SR kanálového kmitočtu F = 130 MHz a kmitočtu posunutí nosné Δ = ± 5 kHz a Δ = ± 7,5 kHz , které charakterizuje výsledky měření.

Obr. 2-3: Grafické zobrazení rozsahu činnosti umlčovače šumu rdst R&S M3 SR při offset 2 v VHF rádiovém pásmu a) Δ = ± 5 kHz , b) Δ = ± 7,5 kHz Obrázky znázorňují, jak při postupném snižování vstupního signálu P1 se rozšiřuje oblast úrovně druhého signálu v intervalu P2d – P2h, kde je v činnosti umlčovač šumu, a tedy na nf výstupu přijímače není přenášený signál 1 kHz.

110


2.2 Činnost SQL při offsetu tří kmitočtů Při tomto měření se ověřovala činnost umlčovače šumu při vstupu offsetového signálu se třemi kmitočty, kdy první byl na kmitočtu kanálu a další dva byly posunuty od kmitočtu kanálu o ± Δ. Postup měření byl takový, že jsme třemi generátory přes slučovací člen přiváděli vf signály do přijímače radiostanic. Jako referenční jsme zvolili hodnotu kdy se projevoval efekt činnosti umlčovače šumu při reálných hodnotách přijímaného signálu. Tato hodnota byla nastavena stále na jednom generátoru. Úroveň zbývajících dvou jsme měnili v rozsahu od od 1:1 do 1:1/10. Pracoviště byla vytvořena obdobným způsobem jako při měření offsetu dvou kmitočtů, kdy do slučovače byl přiveden signál z třetího vf generátoru. V tabulce Tab. 1-1 jsou uvedeny pro ilustraci výsledky nepřímého měření přes antény. Při tomto měření úroveň , a nejsou úrovní vstupního signálu na vstup přijímače, ale úroveň vstupního signálu do antény, kde P1 = P2 = P3 = − 67 dBm = 0,1 mV . A3/A1

Q

A2/A1

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0

0,1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0,2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0,3 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0,4 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0,5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0,6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0,7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0,8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0,9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1,1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

Tab. 1-1: Měření činnosti umlčovače šumu při offset3 pro rdst. R&S M3 AR F = 130 MHz , A1 : Δ f = 0 , A2 : Δ f = + 5 kHz a A2 : Δ f = − 5 kHz

Políčka tabulky vyplněná „0“ značí činnost radiostanice, kdy byl v činnosti umlčovač šumu a tedy na výstupu nf. části nebyl užitečný signál. Políčka tabulky vyplněná „1“ značí činnost radiostanice, kdy umlčovač šumu nebyl v činnosti a tedy na výstupu nf části užitečný signál byl, tzn. stanice přijímala offsetový kmitočet.

3

ZÁVĚR

Cílem měření bylo zjistit, zda palubní rádiové stanice používané na letadlech AČR vyhovují podmínkám pro činnost přijímačů v režimu offset daných předpisem L10/III Část II HLAVA 2 odst. 2.3.2.7 a jsou schopny spolehlivě zabezpečit spojení zem paluba. Měřením bylo zjištěno, že činnost umlčovačů šumu radiostanic používaných v letectvu AČR, znemožňují příjem spojení zem-paluba při určitých poměrech a úrovních offsetových kmitočtů vzhledem k typu radiostanice. Jak bylo experimentálním měřením zjištěno, činnost umlčovače šumu je nejvíce ovlivňována signály v rozsahu od minimální citlivosti rádiových přijímačů do – 75 dBm až – 50 dBm podle typu radiostanice. Odlišné hodnoty vstupních signálů při měření činnosti SQL u jednotlivých rádiových stanic zjištěné při experimentu jsou dány tím, že k činnosti SQL docházelo při různých úrovních vstupních signálů. Tyto úrovně nebyly pro všechny radiostanice shodné. 111


Při ověřování činnosti přijímačů v režimu offset nebyly nalezeny společné charakteristiky a reakce v tomto režimu příjmu, a z tohoto důvodu nelze navrhnout společná kritéria, která by se dala stanovit pro opatření v pozemním řetězci vysílání offsetových kmitočtů. Z provedeného experimentu vyplývá, že v současné době činnost umlčovačů šumu používaných palubních radiostanic, neumožňuje spolehlivé radiové spojení v režimu offset pro řízení letového provozu.

Literatura [1]

[2] [3] [4]

BLOUDÍČEK, Radim, JEŘÁBEK, Jaroslav. New radio communication systems for the aeronautical mobile services. In Mezinárodná vedecká konferencia „Aeronautika 07“. Košice : Technická univerzita, Letecká fakulta, 2007, p. 181-182. ISBN 978-808073-882-2. DRHA, L. - BLOUDÍČEK, R. – JOHANIDES, P. – KOLÁŘ, J. – RYDLO, S. : ŘLP Výzkum rušivých jevů, Final technical report, Air Force Research Institute in Prague, Prague, Czech Republic, 2007 Džunda, M.: Accuracy and resistance of the radio communications system against chaotic impulse interference. MOSATT 2005. Košice, September 27-28, 2005, p. 8083. ICAO: ANNEX 10, Aeronautical Telecommunications. Volume III – Communications system.

Článek byl vypracován za podpory udělené UO na specifický výzkum K-206 pro rok 2008 v rámci projektu „Moderní technologie v systémech letectva AČR.

112


Laboratorní sběrnice CAN por. Ing. Josef Bajer Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973-445-234 Resumé: V článku je popsán návrh a realizace jednotky pro komunikaci prostřednictvím laboratorní sběrnice CAN. K tomuto účelu byl využit 8-bitový RISC mikrokontrolér z rodiny AVR firmy Atmel AT90CAN32. Kromě této jednotky je v článku popsán program vytvořený v prostředí LabVIEW sloužící pro sledování provozu na CAN sběrnice.

1 Laboratorní sběrnice CAN – Ideový návrh Sběrnice CAN se díky svým vlastnostem a vysoké spolehlivosti velice dobře osvědčila ve všech odvětvích průmyslu a v posledních letech lze její rozvoj zaznamenat i v letectví. Na půdě katedry Leteckých elektrotechnických systémů proto vznikl ideový návrh laboratorní sběrnice CAN. Tento návrh znázorňuje obrázek 1-1. Prostřednictvím této sběrnice by měly v budoucnu navzájem komunikovat jednotlivé palubní systémy a měla by zde být možnost ovlivňovat jejich činnost zvějšku pomocí PC.

Obr. 1-1: Ideový návrh laboratorní sběrnice CAN (ESS – Elektrické a speciální systémy, RES – Radioelektronické systémy, SLV – Systémy letecké výzbroje, SRTZ – Systémy radiotechnického zabezpečení, NEC – Network Enable Capability)

113


2

Jednotka CAN

Jako první součást byla navržena a vyrobena samostatná jednotka schopná komunikace prostřednictvím sběrnice CAN. Blokové schéma této jednotky a celé sběrnice je na obrázku 2 - 1. Z této jednotky by se měl následně stát modul, který bude možné implementovat do palubního přístroje a umožní tak jeho komunikaci přes CAN sběrnici.

Obr. 2-1: Blokové schéma jednotky CAN a připojení ke sběrnici Cílem bylo navrhnout jednotku CAN co nejjednodušeji s použitím běžně dostupného mikrokontroléru. Ještě v nedávné době bývalo běžné, že k vytvoření takovéto aplikace bylo nutné využít minimálně tři samostatné integrované obvody: mikrokontrolér, CAN řadič a budič sběrnice CAN. Jelikož došlo k výraznému rozšíření sběrnice CAN, reagovali na tuto skutečnost pružně i výrobci mikrokontrolérů a začali vyrábět mikrokontroléry s CAN řadičem společně v jednom pouzdře. Do této kategorie patří i v této aplikaci použitý 8-bitový RISC mikrokontrolér z rodiny AVR firmy Atmel AT90CAN32. Tento mikrokontrolér v sobě ukrývá CAN řadič, který je plně kompatibilní s oběma standardy CAN 2.0A i 2.0B. Tím se podstatně zjednoduší celé zapojení, dojde k úspoře místa na desce plošných spojů a podstatně se zjednoduší její návrh. Toto řešení je výhodnější i z hlediska elektromagnetické kompatibility, na kterou je nutné zvláště v letecké aplikaci brát zřetel. K naprogramování vlastního mikrokontroléru byly využity programy AVR Studio a WinAVR. Program je napsán v jazyku C pro překladač GCC (GNU Compiler Collection). Jako budič sběrnice CAN (obr. 2-1) byl z běžně dostupných obvodů vybrán MCP2551 od firmy Microchip. Tento integrovaný obvod slouží zároveň jako ochrana řadiče CAN před napěťovými špičkami a zkratům na sběrnici. Pro snazší komunikaci jednotky CAN s osobním počítačem bylo do zařízení implementováno USB rozhraní. To je realizováno prostřednictvím obvodu FT232R firmy FTDI, která nabízí celou řadu obvodů určených pro snadnou komunikaci přes USB. Použitý obvod s označením FT232R je připojen přes rozhraní UART přímo k mikrokontroléru. FT232R je nejnovějším z řady a má několik významných výhod oproti jeho předchůdcům. Hlavní předností je minimum externích součástek nutných pro správnou funkci obvodu. Obvod hodin a rezistory, které byly dříve nezbytné, jsou v tomto případě již integrovány na čipu. Pro jeho činnost tedy v podstatě stačí pouze blokovací kondenzátory na napájecích přívodech. Celá konstrukce byla navržena s ohledem na cenu a snadnou dostupnost použitých součástek. Kompletní schéma zapojení je na obrázku 2-2. Na obrázku 2-3 je fotografie realizované jednotky CAN a navržená deska plošných spojů.

114


Obr. 2-2 Kompletní schéma zapojení jednotky CAN

115


Obr. 2-3 Jednotka CAN a) osazená DPS, b) návrh DPS

3

Diagnostika

Jak již bylo na začátku článku řečeno, jedním z cílů bylo navrhnout způsob diagnostiky provozu na laboratorní CAN sběrnici. K tomuto účelu je využito několik zařízení s CAN rozhraním. Některá z nich jsou zakoupená (PCMCIA-CAN/2 Series 2 od National Instruments a USB-CAN Adapter od firmy IMFsoft) a některá zařízení jsou na katedře vytvořená (CAN modul s možností připojení k PC – diplomová práce O. Koukol, VA Brno, 2003 a RS232-CAN modul – diplomová práce L. Zelený, VUT Brno, 2007 – obě vedené doc. Ing. Rudolfem Jaloveckým, CSc.). Z těchto prostředků nabízí nejvíce volnosti k tvorbě vlastního SW prostředí karta PCMCIACAN/2 Series 2 od firmy National Instruments. Jedná se o dvouportové CAN zařízení s možností komunikace až do rychlosti 1 Mb/s. Pro vytvoření obslužné aplikace k této kartě byl využit program LabVIEW 8.0 (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench) od stejné firmy jako je použitá karta. Toto prostředí nabízí téměř neomezené možnosti v návrhu vlastní aplikace a tudíž si zde každý uživatel může vytvořit program přesně podle své potřeby. Na obrázku 3-1 je možné vidět schéma jednoduchého programu pro diagnostiku provozu na sběrnici CAN vytvořeného v prostředí LabVIEW a na obrázku 3-2 snímek obrazovky tohoto programu v činnosti.

116


Obr. 3-1 Schéma jednoduchého programu pro diagnostiku sběrnice CAN v LabVIEW

Obr. 3-2 Jednoduchý program pro diagnostiku sběrnice CAN v LabVIEW V programu LabVIEW byla rovněž vytvořena aplikace pro analýzu dat z CAN sběrnice přes rozhraní USB. Schéma tohoto programu je na obrázku 3-3.

Obr. 3-3 Schéma programu pro komunikaci CAN modulu přes rozhraní USB

117


4

Závěr

V článku jsou popsány první kroky, které byly vytvořeny k vybudování laboratorní sběrnice CAN. Byl zde popsán návrh jednotky s možností komunikace prostřednictvím sběrnice CAN a ukázka jednoduchého programu, vytvořeného v prostředí LabVIEW, který slouží ke sledování provozu na sběrnici. Po hardwarové stránce se v průběhu realizace a testů neprojevily žádné nedostatky, a proto je možné se budoucnu soustředit pouze na vytvoření dokonalejšího programu pro mikrokontrolér a obslužný program pro PC. Prostředí LabVIEW bylo shledáno velice užitečným prostředkem, a proto i další aplikace budou vytvářeny v tomto programu.

Literatura [1] [2] [3] [4]

ATMEL, AT90CAN32/64/128 Automotive [online].[cit. 2008-09-04]. Dostupné z WWW: . FTDI, FT232R USB UART I.C. [online].[cit. 2008-09-04]. Dostupné z WWW: . MICROCHIP, A CAN Physical Layer Discussion [online].[cit. 2008-09-04]. Dostupné z WWW: . NATIONAL INSTRUMENTS, LabVIEW [online].[cit. 2008-09-04]. Dostupné z WWW: .

118


Vybrané problémy údržby systémů RTZ letectva z hlediska jejich spolehlivosti a bezpečnosti letového provozu Ing. Jaroslav Jeřábek, Ph.D., Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420973445226 Ing. Radim Bloudíček Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420973445296 Resumé: Článek popisuje problematiku provozování techniky radiotechnického zabezpečení při její certifikaci pro smíšený civilní a vojenský provoz. Obsahuje návrh možných změn jejího provozování a doporučení jak tyto změny provést.

1 Úvod Vzdušný prostor ČR je využíván všemi uživateli tedy posádkami letadel rovnocenně. Tito uživatelé za letu mají snahu využívat signálů všech radiotechnických zařízení bez ohledu na to kdo, je jejich provozovatelem. Z toho důvodu byl v letectvu AČR zahájen proces certifikace leteckých zařízení, aby civilní a vojenské systémy byly provozovány podle stejných pravidel, doporučení a nařízení. Proto technika RTZ byla zařazena do kategorie leteckých pozemních zařízení (LPZ) a v současné době probíhá její certifikace pro smíšený vojenský a civilní provoz.

2

Současné způsoby provozování techniky RTZ při zabezpečení létání

Z hlediska způsobů provozování lze techniku RTZ rozdělit do dvou skupin: pravidelně provozovanou techniku RTZ (PPTRTZ) a nepravidelně provozovanou techniku RTZ (NPTRTZ). Předpisová základna vztahující se k RTZ létání tyto způsoby provozu nedefinuje, protože je zastaralá. Ve stávajícím předpisu LET 5-2 v hlavě 13 je popsán systém provozování, údržby a oprav techniky RTZ. Tento ale nevyhovuje pravidelně (nepřetržitě) provozované technice RTZ umístěné na stacionárních stanovištích. Stále je vhodný pro techniku nepravidelně provozovanou většinou mobilní určenou k výcviku a zabezpečení létání z polních letišť. Právě PPTRTZ podléhá certifikaci. Z toho důvodu je třeba provést v jejím provozování organizační a technické změny. V současné době na leteckých základnách je tato technika provozována podle zvláště vyhotovených směrnic vycházejících z civilní směrnice označované jako Sm2. Mezi touto směrnicí a vojenským předpisem LET 5-2 existují rozdíly v kontrole a údržbě LPZ. Viz následující tabulka.

119


Civilní směrnice Sm2

Vojenský předpis LET 5-2

kontrola průběžná

kontrolní prohlídka

X

údržba po použití techniky

kontrola denní

X (kontrola při předání směny dozorčích specialistů RTZ)

kontrola a údržba týdenní

X (předběžná příprava)

kontrola a údržba měsíční

základní údržba

kontrola a údržba vyšších typů

technická údržba č. 1 a 2

kontrola a údržba časově závislá na počtu provozních hodin

nálezová oprava

kontrola a údržba mimořádná

odstranění závady – oprava byst.

letová kontrola ÚCL (letové měření)

letové ověření

Tab. 2-1: Porovnání civilního a vojenského systému údržby LPZ Nutnost změn je dána hlavně sloučením civilní a vojenské legislativy a systému kontrol. Hlavní nedostatek v současném způsobu provádění kontrol a údržby u vojenských systémů je ten, že po jejich ukončení se výsledky nepublikují v leteckých příručkách. Jestliže u civilního systému není nahlášeno ukončení předepsaná práce (včetně kontroly a údržby) ve stanoveném termínu systém je veden jako neschopný. Toto se u vojenského neděje.

3

Rozsah údržby nepravidelně provozované techniky RTZ (NPTRTZ)

Nepravidelně provozovaná technika se zpravidla nepoužívá ke stálému zabezpečení letového provozu. Nejčastěji je používána k výcviku, testování provozních stavů zařízení, v mezinárodních misí, při živelných pohromách, při cvičeních AČR.

Obr. 3-1: Možné schéma údržby nepravidelně provozované techniky RTZ 120


Jestliže není používána je umístěna v parku techniky příslušné letecké základny (LZ). Tato technika zatím nepodléhá certifikaci. Systém údržby uvedený v předpisu LET 5-2 pro provozování této techniky plně vyhovuje a skládá se z těchto základních stupňů: předběžná příprava, základní údržba (ZÚ), údržba po použití techniky (ÚPP), přechody techniky na sezónní provoz – letní, přechody techniky na sezónní provoz – zimní, technická údržba č.1 (TÚ-1), technická údržba č.2 (TÚ-2) Na obrázku 3-1 je znázorněno schéma údržby nepravidelně provozované techniky. V uvedeném případě technika RTZ je nepravidelně použita dvakrát v roce. Je na něm vidět, že některé práce musejí být na technice RTZ provedeny, i když byla ukončena údržba vyššího typu. Přechody na sezónní provoz a TÚ-1 nebo TÚ-2 musejí být na technice provedeny, i když nebyla dlouhodoběji používána. Paradoxně může dojít k tomu, že na technice byl proveden přechod na sezónní provoz letní spojený s TÚ-2. Po té technika je půl roku mimo provoz a znovu musí být provedeny přechody na sezónní provoz zimní spojený s TÚ-1. Také musejí být provedeny všechny práce určené předběžnou přípravou a v zápětí musí být provedena ZÚ i když byly právě ukončeny údržby vyššího typu. Nebo jsou-li ukončeny TÚ-1 a 2 musí být ale provedena ZÚ a předběžná příprava. Každé použití techniky RTZ je zakončeno ÚPP.

4

Rozsah údržby pravidelně provozované techniky RTZ (PPTRZ)

V současné době se na PPTRTZ vztahuje systém údržby stanovený předpisem LET 5-2 doplněný místními směrnicemi na stanovišti techniky RTZ. Tento systém údržby je naznačen na následujícím obrázku č.4-2.

Obr. 4-2: Současné schéma údržby pravidelně provozované techniky RTZ Na obrázku je vidět pravidelně se opakující stupně údržby po celý rok. Neprovádí se ÚPP, protože technika je provozována 24 hodin celý rok. Vzhledem k tomu, že starý systém údržby je vhodný spíše pro mobilní techniku, bude vhodné navrhnout nový systém údržby pro PPTRTZ. 121


Úrovně kontrol a údržby PPTRTZ je možné rozdělit do následujících stupňů: kontrola průběžná (KPr), kontrola denní (KD), kontrola a údržba týdenní (KÚT), kontrola a údržba měsíční (KÚM), kontrola a údržba vyšších typů (KÚVT), kontrola a údržba mimořádná (KÚMI). Názvosloví vychází s civilních leteckých předpisů a odpovídá názvosloví nově budované předpisové základny pro službu RTZ. Takto nastavený systém údržby by se vztahoval hlavně na prostředky a systémy RTZ stacionární, umístěnými na letištním stanovišti letištních provozních služeb (věži), tedy letecké rádiové stanice, hlasová komunikační a ostatní spojovací zařízení sloužící pro služby řízení a zabezpečení letů, zobrazovací, záznamová zařízení. Dále by se jednalo o autonomní RTZ – systémy přesných přibližovacích majáků, letištních a přibližovacích radiolokátorů, nesměrové rádiové majáky, světelná navigační letecká pozemní zařízení včetně záložních pozemních zdrojů elektrické energie výše uvedených prostředků a systémů RTZ.

Obr. 4-3: Možné schéma údržby pravidelně provozované techniky RTZ Na obrázku č. 4-3 je znázorněno nové schéma navržených údržbářských zásahů u pravidelně provozované techniky RTZ. Na první pohled je vidět, že se počet údržbářských zásahů snížil. Na obrázku není zakreslena KUMI pro její nepravidelnost a výjimečnost. KUVT je rozdělena na letní a zimní, protože pravidelné práce od sebe liší. Odlišnost spočívá v přípravě elektrocentrál a součástí zařízení přímo vystaveným povětrnostním vlivům. Je vhodné, aby v rámci jedné z KUVT byli přítomni specialisté středisek oprav techniky RTZ. V tom případě bude kontrola prováděna do větší hloubky z důvodu lepší vybaveností kontrolní měřící technikou a oprávněnosti příslušníků středisek oprav techniky RTZ provádět rozsáhlejší odborné práce.

122


5

Optimalizace kontroly a údržby pravidelně a nepravidelně provozované techniky RTZ

Vzhledem k tomu, že jsou navrženy dva paralelní systémy kontroly a údržby techniky RTZ, je nutné ji provádět tak, aby nedošlo k velkému nárůstu údržbářských prací specialistů RTZ. Výhodou systému prohlídek a údržby pravidelně provozované techniky je, že narostla četnost denních pravidelných kontrol a technika RTZ bude tak častěji sledována. Vzhledem k tomu, že pravidelně provozovaná technika je většinou nepřetržitě monitorována automatickým monitorovacím systémem AMS-1, nemělo by dojít k větší zátěži obsluh. Naopak pokud je v jednom dni plánováno více letových akcí, je zde možnost vynechání opakování celého postupu provádění předletových kontrol. Z porovnáním obrázků 4-2, 4-3 a tabulky 5-2 vyplývá nejen zmenšení počtu údržbářských činností u PPTRTZ, ale ukazuje i potřebu provádění TÚ-1/2, Přechodů na sezónní práce a KUVT ve stejných termínech, tak aby nedošlo k závažnému nárůstu údržbářských a zároveň snížení bezpečnosti letového provozu. prohlídky a údržba nepravidelně provozované techniky RTZ [četnost] Kontrolní prohlídka (KP) [na počátku a v průběhu provozu ] X Údržba po použití techniky (ÚPP) [po ukončení provozu] Předběžná příprava (PP) Základní údržba (ZÚ) [1x měsíčně]

Technická údržba číslo 1 (TÚ-1) [1x ročně] Technická údržba číslo 2 (TÚ-2) [1x ročně] Přípravu techniky na sezónní provoz [2x ročně] X Údržba po krátkodobém a dlouhodobém uložení [dle potřeby] Periodická údržba v průběhu uložení [podle zvláštních přepisů] prohlídky a údržba nepravidelně provozované techniky RTZ [četnost] Kontrolní prohlídka (KP) [na počátku a v průběhu provozu ]

prohlídky a údržba pravidelně provozované techniky RTZ [četnost] Kontrola průběžná (Kapr) [každé 3h]

Kontrola denní (KD) [1x denně] X Kontrola a údržba týdenní (KUT) [1x týdně] Kontrola a údržba měsíční (KUM) [1x měsíčně] Kontrola a údržba vyšších typů (KUVT) [podle obsahu] Kontrola a údržba vyšších typů (KUVT) [podle obsahu] Kontrola a údržba vyšších typů (KUVT) [podle obsahu] Kontrola a údržba mimořádná (KUMI) [podle potřeby] X X prohlídky a údržba pravidelně provozované techniky RTZ [četnost] Kontrola průběžná (Kapr) [každé 3h]

Tab. 5-2: Porovnání civilního a vojenského systému údržby LPZ

123


6

Závěr

Tento článek se záměrně nezabývá rozsahem a náplní jednotlivých stupňů údržby techniky RTZ. Snaží se jednoduše popsat problematiku změny způsobu provádění údržby certifikované techniky RTZ pravidelně provozované na stacionárních stanovištích. Změna systému údržby nemůže proběhnout jen na základě rozhodnutí mangementu. Je nutné provést následující kroky: • • • • • • • •

dokončit novou předpisovou základnu služby RTZ, dokončit certifikaci techniky RTZ a důsledně dopracovat směrnice na stanovištích obsluh, zavést do užívání informační systém vyhodnocující provozní parametry techniky RTZ, zavést do tohoto systému provozní data techniky (nejlépe z celého jejich životního cyklu), na základě získaných a vyhodnocených dat zavést plán přechodu techniky RTZ na jiný systém údržby u vybrané techniky, vyškolit obsluhy techniky RTZ na nový systém údržby, vyhodnotit výsledky nového systému údržby techniky RTZ, zavést nový systém údržby techniky RTZ u zbytku zařízení.

Vzhledem k tomu, že je potřebné vyhodnocovat ekonomické náklady na provozovanou techniku je nutné výše uvedený informační systém rozšířit o tuto funkci. Po té sledování a vyhodnocování provozu techniky RTZ bude ucelené.

Literatura [1] [2]

DŽUNDA, M., HUMEŇANSKÝ,V.: Accuracy of relative navigation in automated systems of data communication. In: Advances in Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. Gdynia, Maritime University, 2007, 3s. VAŠEK, M.,: Současnost a trendy rozvoje technologií ATM. In CD-ROM z odborného semináře “ Diagnostika, měření, spolehlivost palubních soustav letadel“. Brno, Univerzita obrany, 2006, 6 s.

Článek byl vypracován za podpory udělené UO na specifický výzkum K-206 v rámci projektu „Moderní technologie v systémech letectva AČR“.

124


Výkonnost komunikačních systémů bezpilotních prostředků Ing. Petr Makula Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973-442-914 Resumé:

The article describes methodology of evaluation of communication system performance in presence of the fading channel. Specially, it presents way how to solve performance of the digital video communication system used for UAV machine vision and region-of-interest inspection in common environment characterized by Rician fading channel. This type of channel is characteristic with presence of LOS component and weaker scattered components.

1 Úvod V posledních letech jsme svědky masivního rozvoje bezpilotního létání v civilním, ale hlavně vojenském prostředí, kde bezpilotní prostředky (BP) plní nejrozličnější mise a úkoly. Je zřejmé, že zabezpečit spolehlivost BP z hlediska přenosu dat z paluby na zem představuje zásadní podmínku pro komunikační systém. V článku bude rozebrána metodika výpočtu teoretické výkonnosti komunikačního systému pro modulaci QPSK (M-PSK). Nicméně výsledky jsou po jistých úpravách platné i pro další modulační formáty. Výkonnost je nejčastěji vyjádřena jako pravděpodobnost bitové chyby. Při výpočtu je nutné především zvážit model přenosového prostředí. Aby byla teoretická hodnota co nejvěrnější, je nutné pečlivě charakterizovat vlastnosti modelu kanálu. Tyto podmínky nejlépe splňují tzv. útlumové kanály. U komunikačních systémů BP je nejčastěji zmiňován útlumová kanál typu Rician, který bude předmětem dalšího rozboru.

2

Charakteristika útlumového kanály typu Rician

Riceova distribuce je také známa pod názvem Nakagami-n. Tento typ distribuce je často využíván v prostředí, které je charakteristické přítomností jedné silné přímé složky signálu a mnoha slabších odražených komponent. Útlumová amplituda kanálu je dána následující distribucí:

,

(2-1)

kde n je Nakagami-n parametr, který se pohybuje v rozmezí 0až ∞. Tento parametr je také vztažen k Riceovu parametru K vztahem , který stanovuje poměr mezi přímou složkou signálu a střední hodnotou odražených signálů. Graf závislosti hustoty pravděpodobnosti na amplitudě útlumu je znázorněna na obr. 3-1 a).

125


3

Výkonnost QPSK modulace v kanálu AWGN

Abychom obdrželi střední pravděpodobnost chyby (BEP – Bit Error Probability) v přítomnosti útlumu, který je charakteristický kolísáním hodnoty okamžitého poměru signálu ku šumu (SNR –Signal to Noise Ratio) mezi 0 a ∞, je zásadní umět vyjádřit BEP pro AWGN jak pro malé tak i velké hodnoty SNR.

Obr. 3-1: a) Funkce hustoty pravděpodobnosti Riceovy distribuce, b) Závislost SEP modulace QPSK v útlumovém kanálu typu Rician na průměrné hodnotě SNR na bit.

4

Výkonnost QPSK v útlumovém kanálu typu Rician

V přítomnosti útlumu je amplituda přijímaného signálu omezována amplitudou útlumu α, která je náhodnou proměnnou. Její střední hodnota Ω a funkce hustoty pravděpodobnosti jsou závislé na charakteru útlumového kanálu. Proto je vhodné stanovit ⁄ ⁄ okamžitou hodnotu SNR na bit a střední SNR na bit Ω ⁄ . Střední SEP pro útlumový kanál typu Rician lze vypočítat z následujícího vztahu:

Ps (E ) =

1

π

(M −1)π M

∫ 0

(1 + K )sin 2 θ (1 + K )sin 2 θ + g PSK γ s

⎛ Kg PSK γ s ⋅ exp ⎜ − ⎜ (1 + K )sin 2 θ + g γ PSK s ⎝

⎞ ⎟ dθ ⎟ ⎠

(4-1)

2 kde g PSK = sin (π M ) . Závislost SEP u modulace QPSK pro různé hodnoty parametru K je znázorněna na obr. 3-1 b).

5

Závěr

Článek ve stručnosti rozebírá možnosti teoretického výpočtu BEP v útlumových kanálech, které mnohem lépe vystihují reálné přenosové prostředí. Konkrétně byl rozebírán útlumový kanál typu Rician. Důvody pro výpočet teoretické hodnoty BEP jsou takové, že nám dále 126


slouží k porovnání s hodnotami danými v procesu simulace a posléze implementace. Na jejich základě je možno dopředu rozhodnout o návrhu vysílače a přijímače, tj. nutnosti použití určitých bloků jako např. ekvalizérů, kanálových kodérů atd.


BAHAI, A. R. S. – SALTZBERG, B. R. – ERGEN, M. Multi-Carrier Digital Communications: Theory and Applications of OFDM. 2nd edition. Springer, 2005. ISBN: 0-387-22576-5. NESS, R. – Linnartz, J.-P. – VAN DER PERRE, L. – ENGELS, M. The OFDM Principle. In Wireless OFDM Systems: How to Make Them Work?. Kluwer, 2002. Chapter 3, p. 33-51. SIMON, M. K. – ALOUINI, M.-S. Digital Communication over Fading Channels. 2nd edition. New Jersey : Wiley, 2005.

127


Demodulátor BPSK, realizace Costasovy smyčky pomocí FPGA Ing. Petr BOJDA, Ph.D. Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973-445-240 Resumé:

Článek popisuje výsledky, jichž bylo dosaženo při realizaci části číslicového zpracování signálu přijímače systému přenosu telemetrických dat. Tato část v současném stádiu vývoje přijímače plní úlohu demodulátoru BPSK. Byla zvolena konstrukce pomocí obvodu FPGA, konkrétně Spartan 3 firmy Xilinx. Demodulátor je navržen na základě modelu Costasovy smyčky, vstupní signál o 10 MHz je vzorkován AD převodníkem s fvz 52,5 MHz.

1 Úvod Cílem článku je zveřejnit postup probíhajícího vývoje systému pro přenos telemetrických dat, resp. jeho přijímací části. Hlavní těžiště vývoje je v současné době soustředěno na návrh koncepce přijímače, jehož část zpracování digitalizovaného MF signálu je tvořena obvodem FPGA (v tomto případě obvodem firmy Xilinx, řady Spartan 3). Jedná se o moderní koncepci tzv. softwarového rádia viz. (1) umožňující změnu parametrů systému i změnu celkové struktury bez nutnosti zásahů do již existujícího hardware. Změnu požadované modulace, kódování, či přenosové rychlosti je možno uskutečnit přeprogramováním struktury použitého FPGA, případně dalších obvodů jako µ-procesor nebo DSP. Tento způsob realizace pravděpodobně nejlépe vyhovuje požadavkům na pozdější experimenty a výzkum v dané oblasti.

2

Koncepce demodulátoru

Demodulátor je postaven podle koncepce tzv. Costasovy smyčky, viz. (2). Jedná se dnes již o standardní řešení procesu demodulace jak BPSK, tak i jiných analogových nebo digitálních typů modulací. Její podoba včetně popisu signálů v jednotlivých větvích je vidět na obr. 2-1. Podstatou procesu demodulace je synchronní detekce. Ta spočívá v analogovém násobení (Násobič 1, Násobič 2) přijímaného modulovaného signálu uVST(t) a signálu referenčního uREF(t) – generovaného místním číslicově řízeným oscilátorem – o shodném kmitočtu fc i fázi φ a následné filtraci produktu násobení filtrem dolní propust. Signál na výstupu násobiče uN(t) je tvořen stejnosměrnou (resp. nízkofrekvenční) složkou proporcionální okamžitému rozdílu fází vstupního a referenčního signálu a dále složkou na kmitočtu dvojnásobku fc. Jelikož je podstatou modulace BPSK průběžná změna fáze nosného signálu o 180° podle hodnoty bitů modulačního signálu m(t), potom se každá změna fáze projeví změnou hodnoty nízkofrekvenční složky signálu uN(t). Dolní propust za násobičem vybírá ze spektra signálu uN(t) právě tuto nízkofrekvenční složku, která je zároveň výstupem celého demodulátoru a signálem ve zpětné vazbě smyčky udržující koherenci mezi uVST(t) a uREF(t). Costasova smyčka je tvořena dvěma větvemi synchronních detektorů, v nichž je udržován stálý rozdíl fáze jejich referenčních signálů uREF1(t) a uREF2(t) na 90°.

128


Obr. 2-1: Blokové schéma použitého typu demodulátoru. Costasova smyčka.

3

Realizace demodulátoru

Struktura demodulátoru byla naprogramována pomocí jazyka VHDL (3) do obvodu FPGA firmy Xilinx, řady Spartan 3 XC3S1500 -4E FG676. Pro realizaci analogových násobičů bylo použito hardwarových číslicových multiplikátorů 18x18 bitů přímo integrovaných ve struktuře čipu FPGA. Filtry Costasovy smyčky byly navrženy v podobě FIR, dle (4). Byly použity 2. kanonické formy filtrů a ty byly ve vlastní struktuře FPGA realizovány způsobem DA (direct arithmetic) pomocí buněk CLB, viz. (5). Vstupní signál je digitalizován 12-bitovým AD převodníkem ADS807 firmy Texas Instrument a kontrolní výstupy ověřující správnou činnost bloků demodulátoru byly pomocí DA převodníku DAC 902 transformovány do analogové podoby a zobrazovány na osciloskopu.

4

Naměřené výsledky a dosažené výkony

Vstupní vzorkovací kmitočet je podle možností použitého AD převodníku nastaven na 52,5 MHz. Výstupní vzorkování pro DA převodník je třikrát rychlejší. Toto jsou kmitočty, na kterých byl demodulátor bez problémů schopen v FPGA pracovat. Z toho jsou odvozeny požadované parametry vstupního signálu. MF kmitočet 10 MHz, datový tok 1 Mbs-1.

5

Závěr

V článku byla stručně popsána koncepce návrhu přijímače telemetrických dat konstruovaného na bázi obvodu FPGA. Byly rovněž naznačeny některé konstrukční aspekty tohoto návrhu. Cílem práce na tomto projektu je vytvoření moderního prostředku pro příjem digitálního signálu, který bude využívat současných možností moderních obvodů zpracování signálů.

129


Literatura [1] [2] [3] [4] [5]

Daněk, Karel. Moderní rádiový přijímač. Praha : BEN - Technická literatura, 2005. str. 208. ISBN 80-7300-142-X. Žalud, Václav. Moderní radioelektronika. Praha : BEN - technická literatura, 2000. str. 644. ISBN 80-86056-47-3. Pinker, Jiří a Poupa, Martin. Číslicové systémy a jazyk VHDL. Praha : BEN Technická literatura, 2006. str. 346. ISBN 80-7300-198-5. Vích, Robert a Smékal, Zdeněk. Číslicové filtry. Praha : Academia, nakladatelství AV ČR, 2000. str. 218. ISBN 80-200-0761-X. Xilinx. FIR Compiler v4.0. [www.xilinx.com] místo neznámé : Xilinx, Inc., 27. červen 2008. Product Specification. DS534.

Článek byl vypracován za podpory udělené UO na specifický výzkum K-206 pro rok 2008 v rámci projektu „Moderní technologie v systémech letectva AČR“.

130


Magnetické kompasy s mikromagnetometry doc. Ing. Jan Čižmár, CSc. Katedra leteckých elektrotechnických systémů, Univerzita obrany, Brno, email: [email protected], tel.: +420-973-445-196 Resumé:

Příspěvek obsahuje stručný popis fyzikálního principu, možných konstrukcí a funkcí leteckého bezkardanového digitálního magnetického kompasu s tříosým mikromagnetometrem, který umožňuje nepřetržité měření správného magnetického kurzu za jakéhokoliv režimu letu.

1 Vývoj magnetických kompasů Magnetický kompas byl v průběhu historie neustále zdokonalován tak, aby chyby měření kurzu byly minimální. Avšak i nejdokonalejší analogové indukční kompasy, které jsou dodnes součástí řady gyromagnetických kompasů, jsou schopny měřit magnetický kurz správně pouze za rovnoměrného přímočarého letu, protože jejich magnetické senzory jsou umístěny na základně, která bývá vzhledem k letadlu uchycena pomocí kardanového závěsu tak, že vlastní základna představuje kyvadlo. Tím je zajištěno, že za rovnoměrného přímočarého letu je poloha základny (tedy i os citlivosti magnetometrů) kolmá na místní vertikálu. Při manévrování letadla však rušivá pohybová zrychlení vychylují základnu z horizontální polohy a působí tak chyby měření magnetického kurzu. Magnetický kompas byl v průběhu historie neustále zdokonalován tak, aby chyby měření kurzu byly minimální. Avšak i nejdokonalejší analogové indukční kompasy, které jsou dodnes součástí řady gyromagnetických kompasů, jsou schopny měřit magnetický kurz správně pouze za rovnoměrného přímočarého letu, protože jejich magnetické senzory jsou umístěny na základně, která bývá vzhledem k letadlu uchycena pomocí kardanového závěsu tak, že vlastní základna představuje kyvadlo. Tím je zajištěno, že za rovnoměrného přímočarého letu je poloha základny (tedy i os citlivosti magnetometrů) kolmá na místní vertikálu. Při manévrování letadla však rušivá pohybová zrychlení vychylují základnu z horizontální polohy a působí tak chyby měření magnetického kurzu. V současnosti jsou běžně komerčně dostupné mikromagnetometry (např. jednoosý magnetorezistivní senzor Philips KMZ-51, tříosý magnetorezistivní senzor Honeywell HMC1053, tříosý indukční senzor Honeywell MikroMag3 a řada dalších), akcelerometry (Analog Device ADXL-2) a senzory úhlových rychlostí – gyroskopy (např. ADXR-300) vyráběných technologií mikrosystémů (MEMS), které umožňují konstruovat lehké, malorozměrové a levné inerciální referenční jednotky a také magnetické kompasy, které jsou schopny měřit správný magnetický kurz nepřetržitě v jakémkoliv režimu letu.

2

Magnetický kompas s tříosým magnetometrem

Základem takového magnetického kompasu je tříosý magnetometr, jehož citlivé osy jsou orientovány do os symetrie letadla. Dále je nutné znát signály sklonu a náklonu letadla, např. z inerciální referenční jednotky (IRJ), gyroskopické vertikály apod. Magnetometry měří za letu složky vektoru intenzity geomagnetického pole v letadlové souřadnicové soustavě, jehož signál se transformuje z letadlové do zemské souřadnicové soustavy pomocí transformační 131


matice kvaternionů nebo směrových kosinů. Pro výpočet magnetického kurzu jsou významné pouze horizontální složky geomagnetického pole, ze kterých se stanovuje kurz. Výpočetní aparát musí navíc respektovat komutaci cyklometrické funkce arcustangens a nepřesnosti geometrického uspořádání citlivých os magnetometrů vzhledem k sobě navzájem i k osám symetrie letadla. V rámci výzkumného záměru i specifického výzkumu našeho pracoviště bylo realizováno několik variant magnetických elektronických kompasů s indukčními i magnetorezistivními kompenzačními mikromagnetometry Philips KMZ-51. V rámci ročníkových a diplomových prací studentů byl např. realizován magnetický kompas, ve kterém je pro měření polohových úhlů sklonu a náklonu využito axcelerometru ADXL-2 firmy Analog Devices jako inklinometru. Takový kompas měří polohové úhly správně jen v klidu nebo za rovnoměrného přímočarého pohybu. Při akceleraci či křivočarém pohybu akcelerometry měří rušívá pohybová zrychlení, v důsledku čehož jsou úhly sklonu, náklonu a následně i kurzu měřeny nesprávně. V rámci spolupráce našeho pracoviště s firmou OPROX, a. s., byla realizována inerciální referenční jednotka (IRJ), která slouží pro měření sklonu, náklonu a kurzu. Do její struktury byl zahrnut kromě aerometrického počítače a přijímače GPS i tříosý magnetometr. Tento senzor spolu se softwarem uloženým v paměti mikroprocesoru tvoří magnetický kompas korigující hlavní měřicí kanál kurzu IRJ. Výzkumný projekt je podporován Ministerstvem průmyslu a obchodu České republiky.

3

Závěr

V současnosti je možné realizovat velmi lehké, malorozměrové a levné, ale dostatečně přesné letecké přístroje využívající moderní technologie, a to zejména technologii mikrosystémů, jejíž produkty jsou stále více sofistikované a přesné, ale přitom zůstávají levné a komerčně dostupné. V rámci specifického výzkumu našeho pracoviště (Katedry leteckých elektrických systémů) byla řada ročníkových, diplomových, ale i soutěžních prací studentské vědecké a odborné činnosti zaměřena do oblasti magnetické navigace. K výsledkům této práce studentů patří i několik realizovaných variant elektronických magnetických kompasů. V rámci spolupráce s firmou OPROX, a. s, se naše pracoviště podílí na vývoji IRJ, jejíž součástí je i magnetický kompas schopný měřit kurz nepřetržitě, v libovolném režimu letu. Tento výzkum představuje jeden dílčí segment komplexního výzkumného záměru našeho pracoviště.


LAZAR, T., ADAMČÍK, F., LABUN, J.: Modelovanie vlastností a riadenia lietadiel, Košice, Technická univerzita v Košiciach, Popradská tlačiareň - vydavatel'stvo, 2007, 316 s., ISBN 978-80-8073-839-6. SOTÁK, M., a kol.: Integrácia navigačných systémov , Košice, Róbert BRÉDA vydané nákladom vlastným, 2006. 344 s., ISBN 80-969619-9-3. ČIŽMÁR, J.: Vývoj inerciální referenční jednotky, Dílčí výzkumná zpráva projektu MPO ev. č. FT-TA3/104 „Výzkum a vývoj technologií pro řízení ultralehkých a lehkých letadel“, Brno, OPROX, a.s., 2006, 60 str.

132


133


Sborník příspěvků z 8. mezinárodní konference „Diagnostika, měření, spolehlivost palubních soustav letadel“, Brno 22.-23.10.2008

ISBN 978-80-7231-555-0 Sestavil: Vydavatel: Počet stran: Náklad:

kpt. Ing. Radek Bystřický Univerzita obrany, Brno 134 70 výtisků

Publikace neprošla jazykovou úpravou. Za správnost odpovídají v plném rozsahu autoři příspěvků.

134

8. mezinárodní vědecká konference Měření, diagnostika, spolehlivost palubních soustav letadel. OPROX, a.s. ve spolupráci s

Recommend Documents