Application of intelligent robust adaptive flight control laws for the Cessna Citation X business jet

Résumé

La conception des systèmes de commande de vol pour les avions commerciaux reste limitée par la dépendance des contrôleurs classiques et modernes à un modèle mathématique précis, à un séquencement des gains et à un réglage effectué à la suite d’une expertise approfondie. Si les méthodes de commande adaptative et intelligente offrent des alternatives prometteuses, leur application aux systèmes aéronautiques est limitée par des préoccupations liées à la robustesse, à la stabilité numérique et à la compatibilité avec leurs certifications. Cette thèse aborde ces défis à travers le développement et la validation d'une architecture de commande de vol adaptative hybride appliquée à l’avion d'affaire Cessna Citation X. La méthode de contrôle proposée combine des contrôleurs PID pour la stabilité avec une inversion dynamique basée sur l’estimation par la méthode des moindres carrés récursifs et une adaptation à l’aide des réseaux de neurones pour compenser les incertitudes de modélisation, les non-linéarités et les dynamiques variables dans le temps. L'inversion dynamique est réalisée à l'aide d'une estimation en ligne de la dynamique locale de l'avion à partir des incréments d'état et de contrôle mesurés, éliminant ainsi le besoin d’obtenir des modèles aérodynamiques explicites ou de séquencement des gains. L'adaptation du réseau de neurones compense en outre les erreurs d'inversion résiduelles et les non-linéarités des actionneurs, permettant une double adaptation en ligne dans une architecture de contrôle structurée et interprétable. La méthodologie est validée à l'aide d'un modèle de simulation non linéaire d’haute-fidélité du Cessna Citation X dans 64 conditions de vol de croisière couvrant une large gamme d'altitudes et de vitesses. Les contrôleurs en boucle interne pour la stabilisation du tangage, du roulis et du lacet, ainsi que les pilotes automatiques en boucle externe pour le contrôle de la vitesse verticale, de l'altitude et du cap, sont conçus et évalués à l'aide d'une configuration unique du contrôleur. Des analyses de robustesse approfondies sont menées dans des conditions de rafales de vent, de turbulence de Dryden, de bruit des actionneurs et de perte d'efficacité des actionneurs. Des stratégies de stabilisation numérique, notamment la réinitialisation de la covariance et l'adaptation basée sur des seuils, sont introduites afin de garantir une estimation et une inversion en ligne fiables. L'évaluation des performances démontre un suivi précis avec des erreurs en régime permanent inférieures à 2 %, des temps de stabilisation rapides pour la dynamique en boucle fermée et une réjection robuste des perturbations sur toute l'enveloppe de vol. Les qualités de vol sont évaluées de manière explicite à l'aide des critères MIL-STD 1797A, et les exigences de niveau 1 sont systématiquement satisfaites pour les modes de dynamique période courte, le roulis et le roulis hollandais. L'analyse de stabilité basée sur Lyapunov confirme la convergence de tous les éléments adaptatifs. Une validation comparative à l'aide d'un simulateur de vol de recherche de niveau D montre une amélioration des performances de notre contrôleur par rapport au contrôleur de référence. Cette thèse démontre que le contrôle adaptatif hybride basé sur la stabilisation PID, l'inversion dynamique RLS et l'adaptation des réseaux de neurones offre une solution adaptative, robuste et compatible pour la certification du contrôle de vol sur l'enveloppe complète des avions commerciaux. Les résultats établissent une voie pratique vers le déploiement de systèmes de contrôle de vol adaptatifs dans les applications aéronautiques, assurant la sécurité de vol.

Date	19 juin 2026
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Ruxandra Botez (Directeur(-trice)) & Georges Ghazi (Codirecteur(-trice))