KR101273565B1

KR101273565B1 - 파워 날개 에어포일의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR101273565B1
Application number: KR1020087027037A
Authority: KR
Inventors: 이폴리토 마시모
Original assignee: 카이트 젠 리서치 에스. 알. 엘.
Priority date: 2006-05-10
Filing date: 2006-05-10
Publication date: 2013-06-10
Anticipated expiration: 2026-05-10
Also published as: TNSN08452A1; EP2016284A1; UA89001C2; NO339388B1; NZ572215A; CA2651379A1; JP2009536131A; PL2016284T3; CY1113467T1; JP4951061B2; BRPI0621662A2; ES2393202T3; PT2016284E; IL194842A; CN101460735B; EP2016284B1; BRPI0621662B1; WO2007129341A1; KR20090034801A; MX2008014308A

Abstract

적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 시스템(1)이 개시되는데, 이것은 파워 날개 에어포일이 받는 가속도 및 파워 날개 에어포일(2)의 공간내의 적어도 하나의 위치 및 하나의 방위를 다루는 제 1 정보군(3a)을 검출하도록 적합화된 파워 날개 에어포일(2)에 탑재된 제 1 검출 수단(3); 구동 유니트(9) 카운터웨이트의 위치 및 파워 날개 에어포일(2)의 케이블(21)상의 장력을 검출하도록 적합화된 지면상의 제 2 검출 수단(5); 파워 날개 에어포일(2)상에 발생된 "양력" 효과를 최대화시키기 위하여, 비행 궤도(TV1, TV2, TV3...TVn)를 따라서 파워 날개 에어포일(2)을 구동하도록 사기 정보(3a,5a)의 내용을 구동 유니트(9)의 윈치들에 작용하는 기계적 구동으로 변형시키도록 적합화된 처리 및 제어 수단(7)을 포함한다. 본 발명의 방법은 시스템(1)을 통하여 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동적으로 제어하는 것을 개시한다.

파워날개, 에어포일, 비행, 제어, 시스템, 방법, 캐러셀

Description

파워 날개 에어포일의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 시스템 및 방법{System and process for automatically controlling the flight of power wing airfoils}

본 발명은 파워 날개 에어포일(power wing airfoil)의 비행을 자동적으로 제어하는 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 "캐러셀(carousel)" 유형의 시스템에 연결된 파워 날개 에어포일의 비행을 통해서 전기적인 에너지의 생산을 최적화시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.

공지된 바와 같이, 자율 항공기(autonomous; UAV)의 비행에서 자동적인 제어에 관련된 광범위한 저술 및 관련된 수의 기술적 해법들이 존재한다. 공지된 바와 같이, 예를 들면 연(kite)과 같이, 날개 에어포일의 비행을 사람이 제어하는 가능성은 주로 공중에 있는 날개 에어포일의 방위 및 위치의 관찰을 통한 평가로부터 유래되며, 이것은 견인 케이블의 기동 조절을 허용하는 지각 데이터의 설정을 제공한다. 날개 에어포일의 기동(manoeuvre)을 자동 조작하는 것은 불가피하게 이러한 인간 인식의 정확한 재현을 통하게 된다.

그러나 관련 기술 및 문헌은, 특히 "파워 연(power kite)"으로서 구현되는, 파워 날개 에어포일의 비행에 관한 자동 제어를 다루는 해법이나 연구를 개시하지 않는다. 사실상, 이러한 관련 제어의 문제점들은 가장 진보된 제어 방법론 및 알고리듬들의 가장 적절한 이용을 필요로 하는 것과 같이, 다중적이고 복잡한 것으로 간주된다. 파워 날개 에어포일의 비행 및 그것의 모델화(modelization)는 사실상 다중 변수의 비선형 시스템들을 다루는데, 제어 설계 사항들은, 충분한 정확성을 가지고 모델화될 수 없는 다이나믹스(dynamics) 및 파라메트릭 변화(parametric variation)들에 관한 관련 로버스트 요건(robustness requirements)들과 함께 관찰된다. 그러한 특성들에 의존해서, 제어 시스템은, 구현되었을 때 실제 시스템상의 실험적인 치수들을 이용하여, 가상 원형(virtual prototype)상에서 설계된 제어 캘리브레이션 함수들을 또한 제공하여야만 한다. 제어를 설계하는데 이용되는 시스템 수학적 모델들의 개산(approximation)에 의해 실제 시스템들의 제어에 제기되는 문제들은, 니퀴스트(Nyquist) 및 보드(Bode)의 주요 저술들로부터 당해 기술 분야의 연구자들에 의해 항상 처리되어 왔다. 그러나, 발생된 결과들의 관련된 발전이, 제어 시스템을 분석하고 통합시키는데 이용된 모델들의 불확실성 효과를 조직적이고 수량적으로 다룰 수 있었던 것은 70 년대 내지 80 년대로부터 시작되었으며, 이것은 로버스트 제어 분야(robust control area)의 거대한 발전을 이루었다. 이러한 방법론들은 실제 문제점들의 커다란 부분을 해결하는데 이용될 수 있기 때문에, 그러한 특성들이 적절한 식별 방법들을 통해서 얻어질 필요가 있으며, 상기 식별 방법들은 제어되어야 하는 실제 시스템상에서 수행된 치수들상에서 작용하는 것으로서, 로버스트 식별(robust identification), 제어-지향 식별(control-oriented identification) 또는 설정 멤버십 식별(set membership identification)로서 참조 문헌에 지정된, 제어되어야 하는 실제 시스템상에서 수행된 치수들에서 작용하는 것이다. 그러한 국면들은 주로 다음의 저술들에서 다루어졌다.

- Horowitz, "Synthesis of Feedback Control Systems" 아카데믹 프레스, 1963 년;

- Menga G., Milanese M., Negro A., "Min-max quadratic cost control of systems described by approximate models", IEEE Trans. Aut. Contr, 1976;

-J.C. Doyle, "Guaranteed margins for LQG regulators", IEEE Trans. Aut. Contr, 1978;

-V.L. kharitonov, "Asymptotic stability of an equilibrium position of a family of systems of linear differential equations", Differential Equations, 1979;

-G. Zames, "Feedback and Optimal sensitivity", IEEE Trans. Aut. Contr, 1981-1982;

- H. Kimura, "Robust stabilizability for a class of transfer functions", IEEE Trans. Aut. Contr, 1984;

- J.C. Doyle, K. Glover, P.P. Khargonekar, B.A. Francis, "State space solution to standard H-2 and H-inf control problems", IEEE Trans. Aut. Contr, 1989;

- S.P. Bhattacharyya, H. Chapellaat, L.H. Keel, "Robust Control: The Parametric Approach", Prentice Hall, 1995;

- K. Zhou, J.C. Doyle, K. Glover, "Robust and Optimal Control", Prentice Hall, 1966;

- M. Milanese, R. Tempo, A. Vicino (Eds), "Robustnes in Identification and Control", Plenum, London, 1989;

- IEEE Trans. on Aut. Contr., "Special Issue on System Identification for Robust Control Design", 1992;

- A. B. Kurzhanski, V.M. Veliov (Eds), "Modeling Techniques for Uncertain Systems", Birkhauser, 1994;

- B. Ninness and G.C. Goodwin, "Estimation of model quality", Automatica, 1995;

- M. Milanese, J. Norton, H. Piet-Lahanier, E. Walter (Eds), "Bounding Approaches to System Identification", Plenum Press, 1996;

- J. R. Patrington, "Interpolation, Identification, and Sampling", Clarendon Press; 1997;

- H. Kimura, M. Milanese (Org.), Invited Session "Model Set Theory in Identification and Control", 38th IEEE CDC, Phoenix, 1999;

- J. Chen, G. Gu, "Control-oriented system identification: an H-infinity approach", John Wiley, 2000;

- Int. J. of Robust and Nonlinear Control, Special Issue on "Robust control from data", M. Milanese, M. Taragna Eds., 2004.

상기의 문헌들 및 책들에 더하여, 로버스트 식별(robust identification) 및 제어의 주제에 관한 개혁적인 방법론 및 알고리듬을 발전시키는데 국제적인 수준의 기여는 다른 국제적 문헌에 의해서 문서화되었다; 특히, 복합적인 선형 및 비선형 시스템들의 개략적인 모델들의 식별 방법들은 다음과 같은 것에 의해서 다루어졌다.

- M. Milanese, G. Belforte: "Estimation theory and uncertainty intervals evaluation in presence of unknown but bounded errors: linear families of model and estimators", IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 27, n.2, April 1982.

- M. Milanese, R. Tempo: "Optimal Algorithms Theory for robust estimation and prediction", IEEE Trans. AC, August 1985.

- B.Z. Kacewicz, M. Milanese, A. Vicino: "Conditionally optimal algorithms and estimation of reduced order models" Invited paper 2nd Int. Symposium on Optimal Algorithms, New York, 1987. Also Journal of Complexity ol. 4, pp.73-85, 1988.

- M. Milanese, A. Vicino, "Optimal estimation theory for dynamic systems with set membership uncertainty: an overview", Automatica, vol. 27, 997-1009, 1991;

- L. Giarre, B.Z. Kacewicz, M. Milanese, "Model quality evaluation in set membership identification", Automatica, vol. 33, no. 6, pp.1133-1139, 1997;

- M. Milanese, M. Taragna, "Optimality, approximation, and complexity in Set Membership H-inf identification", IEEE Transactions on Automatic Control, vol. AC-47(10), pp. 1682-1690, 2002;

- M. Milanese, C. Novara, "Set Membership Identification of Nonlinear Systems", Automatica, Vol. 40/6, pp. 957-975, 2004;

- K. Hsu, M. Claassen, C. Novara, P. Khargonekar, M. Milanese, K. Poolla, "Non-Parametric Identification of Static Nonlinerities in a General Interconnected System", International Federation Automatic Control World Conference, Prague, 2005.

실험적인 데이터로부터 시작되는 로버스트 제어는 다음과 같은 것에 의해서 다루어졌다.

- M. Milanese, G. Fiorio, S. Malan, "Robust performances control designs for a high accuracy calibration device", Automation, Special Issue on Robust Control, vol. 29, pp 147-156, 1993;

-S. Malan, M. Milanese, D. Regruto and M. Taragna, "Robust control from data via uncertainty model sets identification", International Journal of Robust and Nonlinear Control, Special Issue on "Robust control from data", 2004.

와인드-업(wind-up) 방지 방법론 및 MPC 로써 포화되었을 때 로버스트 제어 는 다음과 같은 것에 의해서 다루어졌다.

- M. Canale, M. Milanese, "Robust design of predictive controllers in presence of unmodeled dynamics", European Journal of Control, vol.9, no. 5, 2003;

- M. Canale, M. Milanese, Z. Ahmad, E. Matta, "An Improved Semi-Active Suspension Control Strategy Using Predictive Techniques", Proc. IEEE International Conference on Information & Communication Technologies, Damasco, 2004;

또한 상이한 응용 부문들에 대한 응용은 다음과 같은 문헌에 의해 다루어졌다.

-M. Milanese, C. Novara, P. Gabrielli, L. Tenneriello, "Experimental Modelling of vertical dynamics of vehicles with controlled suspensions", SAE World Congress, Detroit, Michigan 2004;

- M. Milanese, C. Novara, "Set Membership Prediction of River Flow", Systems and Control Letters, Vol. 53/1, pp. 31-39, 2004;

- A. Chiesa, "Tecniche di controllo Fault Tolerant per velivoli senza pilota (UAV)" Graduating Paper, responsible M. Milanese, Politecnico di Torino, 2004;

- M. Milanese, C. Novara, L. Pivano, "Structured SM identification of vehicles vertiacl dynamics", Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems (Special Issue), 2005.

그러나, 위에서 설명된 바로부터도, 파워 날개 에어포일의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 그 어떤 시스템 및/또는 방법들도 알려지지 않았는데, 상기 파워 날개 에어포일은 날개 에어포일 자체의 미래 비행 조건들에 대한 예상 및 관찰에 따라서 예측 가능하게 작동하고, 예측에 기인한 에러 및 위험한 상황을 고려할 수 있다.

출원인의 이탈리아 특허 출원 TO2003A000945 및 유럽 특허 출원 EP 04028646.0 는 그 우선권을 주장하는 것으로서, "캐러셀" 유형의 시스템에 연결된 파워 날개 에어포일의 비행에 대한 예측적이고 적합화된 제어를 통해서 이오리언 흐름(Aeolian current)의 운동 에너지를 전기 에너지로 변환시키는 시스템을 개시한다. 그러한 시스템에서, 사용된 파워 날개 에어포일들의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 시스템 및 방법을 이용하는 것이 소망스러운데, 이것은 상기의 출원들에서 설명된 모드(mode)들에 따라서 실시간으로 날개 에어포일들 자체의 구동을 허용한다. 그러나, 종래 기술에서, "캐러셀" 유형의 시스템에서 이용되는 날개 에어포일의 비행을 효과적인 방식으로 제어할 수 있게 하는 시스템들이 알려져 있지 않다.

따라서, 본 발명의 목적은, 날개 에어포일의 미래 비행 조건들의 예측 및 관찰에 기초한 "바람직한 제어 전략"에 따른 예측의 방법으로, 그 예측에 기인한 위험한 상황 및 에러를 고려하여, 국부적인 최대값의 진동 및 구동 불안정성을 회피할 수 있게 하면서, 파워 날개 에어포일들의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 시스템 및 방법을 제공함으로써 상기 종래 기술의 문제점들을 해결하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 이탈리아 특허 출원 n. TO2003A00945 및 유럽 특허 출원 n.EP04028646.0 에 설명된 "캐러셀" 유형의 시스템에서 이용되는 파워 날개 에어포일의 비행을 자동적으로 제어하는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 상기한 목적 및 장점들과 다른 목적 및 장점들은, 다음의 설명으로부터 나타나는 바와 같이, 청구항 제 1 항에 청구된 파워 날개 에어포일의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 시스템으로써 얻어진다.

더욱이, 본 발명의 상기한 목적 및 장점들과 다른 목적 및 장점들은, 청구항 제 27 항에서 청구된 파워 날개 에어포일들의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 방법으로써 얻어진다.

본 발명의 바람직한 구현예들 및 중요한 변형들은 종속항의 주제로서 기재되어 있다.

본 발명은 첨부된 도면을 참조하여, 비제한적인 예로서 제공된 일부 바람직한 구현예들에 의해서 보다 잘 설명될 것이다.

도 1 은 본 발명에 따른 파워 날개 에어포일들의 비행을 자동적으로 제어하기 위한 시스템의 주요 요소들을 도시하는 블록 다이아그램이다.

도 2a 는 "캐러셀" 유형의 공지 시스템에 제한된 파워 날개 에어포일에 대한 기준 시스템을 도시하는 다이아그램이다.

도 2b 는 중력 가속도를 도시하는 벡터의 벡터 분해를 도시하는 그래프이다.

도 3 은 이오리언 흐름(Aeolian current)의 방향 및 의미에 대한 파워 날개 에어포일의 항행 영역을 도시하는 다이아그램이다.

도 4a 는 본 발명에 따른 방법의 파워 날개 에어포일의 3 차원 비행 목표물을 나타내는 다이아그램이다.

도 4b 는 도 4a에서 다이아그램의 평면도를 도시한다.

도 5 는 본 발명에 따른 방법의 일부 파라미터가 갖추어진 도 4 의 다이아그램을 도시한다.

도 6 은 본 발명에 따른 시스템 및/또는 방법을 통하여 구동되는 날개 에어포일의 일부 비행 단계에서 "캐러셀" 유형의 공지 시스템에 대한 평면도를 도시한다.

다음의 설명에서, 본 발명에 따른 시스템 및 방법은, 오직 하나의 예로서, 이태리 특허 출원 n.TO2003A000945 및 유럽 특허 출원 EP04028646.0 에 설명된 것에 따라서 이용된 파워 날개 에어포일의 자동 비행 제어에 대하여 바람직스럽게 적용되는 것으로 설명될 것이다. 결과적으로, 명백한 간결성의 문제 때문에, "캐러셀" 유형의 공지된 시스템과 공통적이면서 아래에 언급될 구성 요소들에 대한 상세한 설명에 대하여, 상기의 출원들이 참조되어야만 한다. 그러나, 당해 기술 분야의 당업자의 범위내에 있는 변경을 수행함으로써, "캐러셀" 유형의 시스템과 상이한 다른 적용예들에 대하여, 본 발명에 따른 시스템 및 방법이 이용될 수 있다는 점도 전체적으로 명백하다.

이와 관련하여, 이태리 특허 출원 TO2003A000945 및 유럽 특허 출원 EP04028646.0 에 설명된 바와 같이, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일의 비행이 교번하여 모터화되는 윈치(winches)가 장비된 구동 유니트에 의해서 제어되며, 상기 윈치에 대하여 에어포일 자체가 2 개의 개별적인 구동 케이블들을 통해 연결되는 것으로 가정된다.

도 1a를 참조하면, 본 발명에 따른 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하기 위한 시스템(1)이 다음과 같은 것을 포함하는 것으로 주목될 수 있다:

- 에어포일(2) 자체 공간에서의 적어도 위치 및 방위와, 그것이 받게 되는 3 개 축 가속도들을 처리하는 제 1 정보군(3a)을 검출하도록 적합화된, 파워 날개 에어포일(2) 탑재의 제 1 검출 수단(3);

- 구동 유니트(9)의 카운터웨이트(counterweight)의 위치 및 날개 에어포일(2)의 구동 케이블상의 텐션의 양을 적어도 처리하는 제 2 정보군(5a)을 검출하도록 적합화된, 지상의 제 2 검출 수단(5);

- 날개 에어포일이 담겨지는 이오리언 흐름(Aeolian current)에 의해 날개 에어포일(2)상에 발생되는 "양력(lift)"의 효과를 최대화시키고 이오리언 흐름으로부터 추출되는 운동 에너지의 양을 최대화시키는 비행 궤도를 따라서 날개 에어포일(2)을 구동하도록, 상기 정보군 내용을 구동 유니트(9)의 윈치(winches)에서 작동하는 기계적 구동으로 변환시키게끔 적합화된, 제 1 정보군 및 제 2 정보군(3a, 5a)의 처리 및 제어 수단(7)으로서; 사실상, 파워 날개 에어포일이 "양력" 모드에서 이오리언 흐름의 바람 정면(wind front)을 스캐닝(scanning)할 수 있다면, 구동 케이블에 가해질 수 있는 견인력(따라서 "캐러셀" 시스템 아암에 가해질 수 있음)이, "드래그(drag)" 효과를 이용하여 바람 에어포일을 최대 바람 저항 지점에 여전히 유지함으로써 가해지는 것보다 현저하게 클 뿐만 아니라, 바람 에어포일들이 가능성 있는 "캐러셀" 시스템의 회전에 제동 효과를 가지는 영역이 완전히 제거된다는 점을 나타낼 수 있으며; 특히, 날개 에어포일(2)의 위치, 가속도 및 방위에 관한 정보(7c)를, 구동 케이블상의 견인력을 제어하는 구동 유니트(9)의 윈치상에서 작동시키도록(9a) 적합화된, 실질적으로 통상적인 유형의 수치 제어부(7b)로 보내도록, 상기 제 1 정보군(3a)을 처리하게끔 적합화된 기하학적 프로세서(7a)를 포함하는, 처리 및 제어 수단(7); 및,

- 제 1 정보군(3a)을 처리 및 제어 수단(7) 및, 특히 기하학적 프로세서(7a)로 송신하는 송신 시스템;을 포함한다.

더욱이, 본 발명에 따른 시스템(1)은 로버스트 제어 이론에 따라서 구현된 불안정성 해소 구동부(instability dissipation drive)를 포함할 수 있다.

제 1 정보군(3a)이 제 1 검출 수단(3)에 의해서 직접적으로 수집되고, 다른 정보군은 제 1 정보군(3a)으로부터 간접적으로 취득되는 모드(mode) 및 결과적으로 어떤 유형의 제 1 검출 수단(3)이 본 발명에 따른 시스템(1)에서 이용될 수 있는지를 보다 잘 이해하기 위하여, 날개 에어포일(2)의 공간에서의 위치를 특징지우는 기하학적 정보군을 개략적으로 검사하는게 유용할 수 있다. 도 2a를 참조하면, 이태리 출원 TO2003A000945 및 유럽 특허 출원 EP 04028646.0 에 개시된 "캐러셀" 유형 시스템(20)의 아암(20a)을 벗어나는 각각의 날개 에어포일(2)은, 날개 에어포일을 지상(ground)에 제한하고 2 개의 구동 케이블(21) 및 에어포일 단부들을 연결하는 가상의 선(L)을 통하여, 공간에서 평면상에 놓인 삼각형(OAB)을 그린다. 공기 역학적인 연구는 항공기의 비행 자세에서 일반적인 롤(roll), 피치(pitch) 및 요우(yaw)의 개념을 소개한다. 날개 에어포일(2)의 경우에, 아암(20a)으로부터의 구동 케이블(21)의 출력 노즐에 의해 나타나는 제한이 있는데, 이것은 고전적인 용어(요우, 롤, 피치)를 포기하게 한다. 따라서 시스템(20)의 아암(20a)에 통합된 이상적인 기준 좌표 시스템(XYZ_ref)을 고려하기로 하며, 따라서 중력 가속도는 오직 하나의 축(Z)을 따르는 성분을 가진다. 또한 날개 에어포일(2)의 중간 지점으로 아암(20a) 단부를 연결시키는 가상의 선을 더 고려하기로 한다. 이러한 부분(segment)은, 위에서 설명된 바와 같이, 수평 평면(XY_ref')과 함께 각도(α)를 형성하고, 상기 부분을 수평 평면(XY_ref)상에 투사함으로써 축(X_ref)으로부터 시작되어 위치될 수 있는 각도(γ)를 그린다. 각도(α,γ)는 공간에서의 날개 에어포일(2)의 위치를 규정한다. 그러나 기하학적 정보군은 오직 방위 개념이 도입되었을 때 완전하게 된다. 이를 규정하기 위하여, 다시 위에 설명된 삼각형을 고려하기로 한다. 삼각형(OAB)은 평면상에 놓이는데, 지상 기준 시스템에 대한 그것의 위치는 날개 에어포일(2)의 비행에 의존하여 시간에 따라 변화한다. 따라서 날개 에어포일(2)의 방위라는 용어는, 각도(α,γ)와는 별도로, 삼각형 및 수평 평면(Xy_ref)이 놓이는 평면에 의해 그려지는 각도(β)를 형성한다. 공간에서의 날개 에어포일(2)의 위치 및 방위를 추론하기 위하여 인공적인 지면상의 광학 관찰 시스템이 채용될 수 있을지라도, 이것은 가능성 있는 구름들의 통과 및 맑은 대기의 결여에 의해 항상 손상될 수 있으며, 이러한 문제점들은, 시스템(1)이 날개 에어포일(2)의 높은 작동 비행 높이를 특징으로 하는 "캐러셀" 유형의 시스템(20)과 함께 이용된다면 여전히 더 느껴지게 되는 것이다.

따라서, 바람직스럽게는, 공간에서의 날개 에어포일(2)의 위치 및 방위와 날개 에어포일이 받는 가속도를 추론하기 위하여, 제 1 검출 수단(3)은 적어도 하나의 전자 콤파스(electronic compass)와 조합된 MEMS 유형의 3 축 가속도계를 포함한다. 상기 전자 콤파스는 플럭스게이트(Fluxgate) 유형 또는 다른 유형의 마그네토메터(magnetometer)로써 구현될 수 있으며, 완전한 가시성의 조건들 하에서 인위적인 관찰에 의해 취득될 수 있는 것보다 훨씬 더 정확한, 신뢰성 있는 해법을 제공할 수 있다. 특히, 날개 프로파일(2)에는 날개 프로파일의 단부들에 배치된 적어도 2 개의 3 축 가속도계들 및 적어도 하나의 마그네토메터가 장비될 수 있으며, 바람직스럽게는 구동 케이블들이 날개 에어포일의 벽에 접합되는 곳의 다음에 장비된다. 날개 에어포일상에 탑재된 가속도계는 다음의 기능들을 해결한다:

- 공간에서 날개 에어포일의 위치 및 방위를 인식하는 성능을 시스템(1)에 제공하고;

- 아래에 설명될 바와 같이, 시스템(1)을 통해 수행되는 본 발명에 따른 방 법의 제어 루프(control loop)의 정확한 피드백에 유용한, 다중 차원 및 순간 가속도 데이터를 공급하고;

- 강력한 공기 역학 가속도에 의해 야기되는, 중력 벡터의 가능한 허위 인식을 정정한다.

마그네토메터들은, 가속도계 시스템들의 범위내에 반드시 있지 않은 유일한 하나만을 가지고, 즉, 중력 축 둘레의 날개 에어포일(2)의 회전으로써, 정보군의 제공을 완성한다.

시스템(1)에서 이용된 유형의 가속도계는 가속도의 넓은 범위에 감수성이 있으며, 상기 가속도의 범위는 중력 가속도와 같은 정적 가속도로부터, 수 kHz 의 주파수 특성들을 가진 현상에 걸쳐 있다.

3 축 가속도계는 도 2b 에 도시된 것과 같이, 그 자체의 기준 카테시안 시스템(reference Cartesian system, XYZ_A)을 명백하게 형성한다. 그러한 기준 시스템이 이상적인 기준 카테시안 좌표 시스템(XYZ_ref)과 일치하는 순간을 상상하는 것에 의하여, 중력(정적) 가속도에 대한 감수성(sensitivity)은, 가속도의 편향(slanting)에만 기인하는 가속도 변화(이것은 Z_ref 에 대한 방향(Z_A)의 변화를 의미한다)를, 기준 시스템(XYZ_A) 원점의 실제 변위에 기인하는 변화로부터 사실상 구분할 수 있게 하는데, 실제 변위는 공기 역학적 가속도로서 규정되고 파워 날개 에어포일의 비행을 나타낸다.

일반적으로, 3 축 가속도계는 공간내에서 우연의 위치를 가질 것이다. 일정 한 모듈로(modulo), 방향 및 의미(sense)를 가지고 중력 가속도를 나타내는 벡터(g)는 3 개 축(X_A,Y_A,Z_A)에 평행한 버서(versor)들을 따라서 3 개의 성분들로 분해될 수 있다. 명백하게도, 좌표 시스템(XYZ_A)내의 중력 벡터(g)의 위치는, 다음의 좌표 변환을 통해서, 각도(ψ,θ)들과 g 의 모듈로(9.8 m/s²)에 따른 구형 좌표로 표현될 수 있다:

X_gA= g*cos φ*sin θ

Y_gA= g*sin φ*cos θ

Z_gA= g*cosθ

상기와 같은 것으로부터 다음과 같은 것이 얻어진다:

φ= atan² (Z_gA, Y_gA)

θ=asin (X_gA)

여기에서 atan² 은 모호성 분해능(ambiguity resolution)이 (+/-)Π/2 인 아크 탄젠트(x) 함수이다.

각각의 가속도계는 2 개의 가속 기여를 겪게 된다. 중력 가속도는, 위에서 설명된 바와 같이, 고정 기준 시스템(XYZ_ref)에 대하여 날개 에어포일의 실제 운동에 기안하는 공기 역학적 가속도에 벡터적으로 합해진다. 따라서 제 1 검출 수 단(3)은 날개 에어포일에 실린 자체의 지능으로 적절한 알고리듬을 수행하도록 적합화될 수 있는데, 상기 알고리듬의 목적은 중력 가속도를 공기 역학적 가속도로부터 구별하고, 한편으로는 중력 벡터 분해를 가르키는 구형 좌표를 가속도계 좌표 시스템에 대하여 소통시키고 (그리고 따라서 가속도계는 고정 좌표 시스템에 대하여 편향된다), 다른 한편으로는 공기 역학적 가속도의 실시간 평가이다. 그러한 가속도의 측정은, 무엇보다도, 실시간 제어 기술을 수행할 수 있게 하는데, 실시한 제어 기술은 이후에 본 발명에 따른 제어 방법의 설명에서 알 수 있는 바와 같이, 날개 에어포일들의 비행을 즉각적으로 구동하는데 필수적인 것이다. 그러한 측정은 가속도계 방위를 평가하기 위한 필요 각도(φ,θ)들을 순간적으로 교정하는 것을 허용하지만, 가속도 데이터 인터그레이션(integration)은 날개 에어포일의 비행 궤도에 대한 더 이상의 평가도 가능하게 하며, 사실상 그러한 지식에 관련된 모든 정보를 완성시킨다.

날개 에어포일에 적어도 2 개의 가속도계를 제공해야 하는 필요성은, 날개 에어포일 단부들중 하나를 중심으로 하는 회전으로서 간주될 수 있는 날개 에어포일 운동들을 구별할 필요가 있다는 사실로부터 유래된다. 이러한 경우에, 예를 들면 날개 에어포일 중심에 조립된 오직 하나의 가속도계가 접선 속도를 감지하게 되는데, 접선 속도는 υ_t=ω·r 로써 어림잡을 수 있으며, 여기에서 ω는 관련 원형 운동의 회전 속도인 반면에, r 은 회전 중심으로부터의 가속도계 거리를 나타낸다 (이러한 경우에, 날개 에어포일의 폭의 절반). 그러한 속도는 날개 에어포일 운동을 정확하게 나타내지 않으며, 날개 에어포일의 "자유" 단부는 접선 속도 υ_t=ω·r 의 2 배를 가진 원형 궤적을 나타내고 구심 가속도는 a_c=υ_t ² /2 와 같다. 따라서 날개 에어포일에 배치된 2 개의 가속도계들은 고성능 및 높은 커팅 주파수(cutting frequency)를 가진 관성 6 축 플랫포옴(inertial six-axes platform)을 구현하는데, 이것은 6 개 축들의 운동을 인식하고 날개 에어포일 자체의 위치 및 방위를 나타낸다.

그러나, Z_ref 에 평행한 축 방향에서의 변화를 의미하지 않는 축 중심의 회전은 가속도계들의 이러한 구성에 의해 오직 인터그레이션으로(integratively) 감지될 수 있다. 따라서, 이중 인터그레이션에 기인한 편차(drift)를 보상하기 위한 적어도 하나의 마그네토미터를 날개 에어포일에 제공할 필요가 있다. 아암(20a)으로부터의 케이블(21)들의 출력 지점과 함께 2 개의 가속도계들은, 각 변의 길이가 알려져 있는, 완전하게 알려진 삼각형을 나타낸다. 유일한 미지의 데이터는 수평 평면(XY_ref)상에 투사된 케이블(21)들의 쌍과 아암 사이에 포함된 각도이다 (2 개의 케이블(21)들 사이에 포함된 예각을 양분하는 선을 고려한다). 그러한 각도는, 아암으로부터의 케이블들의 출력 지점에서 직접적으로 각도를 측정함으로써 지상으로부터 보다 편리하게 평가될 수 있다.

상기한 바와 같이, 제 2 검출 수단(5)은 제 2 정보군(5a)을 검출하도록 적합화되는데, 이것은 적어도 날개 에어포일(2)의 구동 케이블상의 텐션의 양과, 실제의 것이거나 또는 구동 유니트(9)의 윈치들에 의해 에뮬레이션(emulation)된 카운터웨이트의 위치를 다루는 것이다; 특히, 카운터웨이트의 기능은 너무 강한 바람에 기인하여 발생된 과잉의 에너지를 전위적으로 또는 전기적으로 흡수하고 저장하며, 날개 에어포일이 바람에 대하여 실속(stall) 상태에 있는 단계들로 그것을 되돌리는 것이다. 따라서 제 2 검출 수단(5)은 구동 케이블의 변형을 측정하기 위한 "스트레인 게이지" 및 구동 유니트의 윈치상의 엔코더(encoder)들을 포함할 수 있다; 그러한 엔코더들은, 가능하게는 교류 모터와 결합되어, 윈치로부터 풀린 구동 케이블의 길이를 검출하는데 이용될 수 있으며, 결과적으로 날개 에어포일로부터 구동 유니트 까지의 거리 및, 같은 날개 에어포일의 2 개의 구동 케이블들 사이의 차별적인 길이를 검출하는데 이용될 수 있다. 더욱이, 제 2 검출 수단(5)은 "캐러셀" 시스템의 아암 노즐의 출구에서 구동 케이블들 사이의 각도를 검출하도록 적합화된 근접 센서들을 포함할 수도 있다.

제 2 검출 수단(5)은 날개 에어포일의 위치를 위한, 광학 또는 마이크로웨이브 지상 인공 시각 시스템(optical or microwave ground artificial vision system)을 포함할 수도 있다. 마이크로웨이브 관찰(microwave view)에 비하여 지상의 광학적 관찰은 날개 에어포일을 시야로부터 가려버리는 구름들의 통과에 따른, 무시할 수 없는 단점을 가진다. 그러나 효과적인 인공 관찰 시스템은 안전과 관련하여 중요한 기여를 하게 되어, 일반적으로 소형 항공기 및 헬리콥터와의 충돌을 회피하는데 필요한 정보를 제공한다.

제 1 검출 수단(3) 및 제 2 검출 수단(5)에 의해 각각 측정된 제 1 정보군(3a) 및 제 2 정보군(5a)으로부터, 공간내의 날개 에어포일 위치는 적어도 3 가지의 상이한 방법으로 얻어질 수 있다:

a) 기하학적 프로세서를 통해서 가속도계 및 마그네토메터로부터 나오는 데이터를 처리한다; 특히, 날개 에어포일 위치 벡터의 길이는 가속도 신호의 이중 인터그레이션을 통해서 얻어질 수 있다;

b) 윈치 엔코더들로부터 취득될 수 있는 데이터를, 아암 단부에서 취득될 수 있는 케이블과 아암 사이의 각도 치수와 조합한다; 아암 단부로부터, 구동 케이블들의 쌍이 전체적으로 아암 자체와 함께 발생시킬 수 있는 각도들만이 평가될 수 있다는 점이 주목되어야 한다;

c) 인공 관찰 시스템을 이용한다: 그러나, 이러한 경우에, 이미지를 취득하고 구성하는 것에 기인하는 지연(delay)을, 정보를 유도(derive)하는데 따른 지연에 부가시켜야만 한다.

마찬가지로, 공간내의 날개 에어포일의 방위는 가속도계 데이터를 처리하고, 인공 관찰 시스템에 의해서 얻어질 수 있다.

대신에, 위치로부터 제 2 도함수를 계산함으로써 도입된 지연은 날개 에어포일 비행을 구동하는데 필수적인 실시간 제어 기술과 양립할 수 없다는 사실 때문에, 가속도가 반드시 탑재 날개 에어포일상에서 얻어져야만 한다. 이것은 날개 에어포일 탑재의 지능(intelligence)이 제어 시스템(1)의 일체화 부분이 된다는 것을 의미한다.

대안의 구현예에서, 직접적으로 탑재된 작동 시스템을 구현할 목적으로, 날개 에어포일 구조에 리올로지 폴리머(rheological polymer)의 이용을 제공하는 것도 가능하다; 그러한 경우에, 제 1 검출 수단이 다른 센서들을 포함하는 것이 제공될 수 있는데, 상기 다른 센서들은 공간내에서 날개 에어포일 위치를 검출하거나 그것에 기여하기 위하여 복합 물질(composite material)로부터 피드백(feedback)에 의해 유도된 신호들을 제공할 수 있다.

상기에서 설명된 것 때문에, 날개 에어포일의 위치 및 방위의 측정은 과잉되는 경향이 있다; 특히, 직접 위치 및 방위 정보로부터 시작되는 가속도 평가는, 실시간의 여분(redundancy)과 관련하여 효과적이지 않을지라도, 날개 에어포일의 비행 특성을 평가하기 위하여 시스템의 진단 여분(diagnostic redundancy)을 형성하는데 기여할 수 있다.

이와 관련하여, 시스템(1)의 제 1 및/또는 제 2 검출 수단과 함께 배치된 가상 센서(virtual sensor)들을 설계하기 위한 본 발명의 방법론들에 특정의 타당성이 주어질 수 있다. 실질적으로, 제 1 및 제 2 검출 수단의 센서들에 의해 측정된 많은 양(quantaties)은, 특정 센서의 고장의 경우에, 날개 에어포일들의 다이나믹스 거동(dynamic behaviour)에 대한 적절한 모델에 따라 설계된 칼만 필터(Kalman filter)/관찰자들을 통해, 다른 센서들의 측정으로부터 평가될 수 있다. 일부의 실제 센서 대신에 가상 센서를 이용함으로써 소망의 여분 레벨을 수행할 수 있는 것의 장점은, 전체적으로 제어 시스템과의 통신 및 설치에 관한 문제점들과 물리적인 센서의 비용에 따라서 명백하다. 이러한 장점들은 특히 탑재된 날개 에어포일의 센서들에 관련되어 있는데, 여기에서는 중량 및 에너지 소비와 관련하여 장점이 더해 진다. 그러한 경우에, 항공기 분야의 가상 센서들에 대한 출원으로부터 유출된 경험이 통합될 수 있으며, 예를 들면 "Rilevazione, isolamento e recupero of the quast of the sensori di assetto di aeromobili", Graduation Thesis, Responsibles: M. Milanese (Dip. Automatica e Informatica), S. Chiesa (Dip. Ingegneria Aerospaziale), M. Birindelli (Alenia), Politecnico di Torino, 2003 by E. Corigliano에 설명되어 있고, 그리고 자동차 분야에서는, "Experimental results in vehicle sideslip angle estimation" SAE 2006, Detroit di M. Milanese, D. Regruto, e A. Fortina 에 설명되어 있다.

날개 에어포일을 구동하는 수치 제어부(7b)는 신뢰성 있고 실시간의 가속 및 위치 정보를 필요로 한다. 특히, 날개 에어포일의 3 차원 공간에서의 거동을 설명하는 3 축 가속도들은 반드시 탑재 날개 에어포일 자체에서 취득되어야만 하며, 따라서 높이에서 얻어져야만 한다.

날개 에어포일과 처리 및 제어 수단(7) 사이의 제 1 정보군(3a)은 성능 및 에너지 흡수에 관하여 엄격한 사양에 따라야 할 필요성이 있다. 그러한 요건들을 따르기 위하여, 그리고 바람직스럽게는 지상의 처리 및 제어 수단(7)과 날개 에어포일 사이의 가장 명백한 갈바닉 연결(galvanic connection)을 제외하고, 송신 시스템은 적어도 하나의 데이터 광섬유를 통하여 날개 에어포일의 구동 케이블에 통합될 수 있다.

그러나 케이블 안에 광섬유들을 삽입하는 것은, 구동 케이블들이 전체적으로 고 모듈러스 섬유(high modulus fiber)이고 작동 환경이 케블라(kevlar) 및 UHMW 폴리에틸렌 양쪽에 대하여 곤란하다는 점을 고려하여야 한다. 공지된 바와 같이, 케블라는 삼투성(seepages)을 가질 수 있고 물을 흡수하는 경향이 있으며, 이것은 산성비 또는 지역의 오염 물질의 경우에 전기 전도성의 증가를 의미할 수 있어서, 예를 들면 THFT 로 제작된 보호용 외피(sheath) 또는 브레이드(braid)의 이용을 필요로 하는데, 이것은 마모 방지 기능을 수행하기도 한다. 이러한 경우에, 광섬유의 통상적인 배치는 외피와 섬유들의 다발 사이에 있게 되는데, 광학적 구성 요소가 케이블과 같은 탄성 왜곡을 받지 않도록 하기 위하여 특정의 길이 자유도를 제공하도록 주의한다.

UHMW 폴리에틸렌의 경우에, 케블라에 대하여 이루어졌던 고찰은 타당하며, 그러나 그것을 적용하는 문제가 추가되어야 하는데, 이것은 소위 "크리이프(creep)"로서, 즉, 작용력하에서 시간이 지남에 따른 비가역적인 신장이며, 이는 광섬유가 장비된 케이블들의 잦은 교체를 부과하게 되어 실제의 작용 시간을 감소시킨다. 그러나 폴리에틸렌과 결합될 수 있는 재료들이 있는데, 그 재료는 문제를 감소시키고, UHMW 다발 자체 내부에 있는 광섬유와의 가능성있는 직조(weaving)와 조합되어 고려될 수 있다. 그러나, 단면은 직경의 제곱으로 증가되며, 따라서 케이블의 작업 부하는, 크리프(creep)를 초래하지 않으면서, 그리고 공기 역학적 항력, 즉, 케이블들이 공기 침투에 부여하는 저항을 증가시키기 않으면서, 최대의 필요로 하는 힘에 따라서 용이하게 치수화되어야 한다는 점이 강조될 필요가 있다. 더욱이, 날개 에어포일이 낮은 항력 및 높은 양력을 가진 형상을 취하도록 하기 위하여 케이블 단면을 모델링하는 날개 에어포일 기하 형상은 유용한 해법일 수 있다.

케이블 안의 다른 광섬유들이 날개 에어포일에 탑재된 제 1 검출 수단에 전력을 공급하는데 이용될 수 있다. 다중 모드 저손실 섬유내에, 지상측에서 충분한 양의 광을 도입하여, 날개 에어포일 측에 있는, 예를 들면 GaAS 로 만들어진 마이크로 광전지 모듈(micro photovoltaic module)을 통하여 광이 재변환(reconvert)될 수 있다.

대안으로서, 송신 시스템은 라디오 주파수로 제 1 정보군을 송신하는 것을 허용하는데, 그러한 해법은 확실히 전기적인 연결의 회피를 필요로 하는 통신에서 가장 자연스런 방법인 것 같지만, 전기적인 관점에서 보면 큰 노력을 요구하는 것일 수 있다.

광섬유들이 정보의 송신을 해결할지라도, 여분(redundancy)의 이유 때문에 라디오 주파수 송신에 의해서 나타나는 추가적인 자산(resource)을 유지하는 것이 필수적일 수 있다. 따라서 라디오 통신이 광섬유를 통한 통신에 대하여 보완(backup)의 해법을 나타낸다면, 감시자(watchdog)가 그것의 활성화를 명령할 수 있어서, 광학적 흐름의 승인에 대하여 있을 수 있는 중단에 대하여 주의하게 된다.

명백하게도, 라디오-주파수 송신 시스템은 제 1 정보군을 지상의 처리 및 제어 수단으로 보내는데 극단적으로 넓고 다양한 통신 프로토콜을 이용할 수 있다. 예를 들면 단방향 연속 스트림 포로토콜(monodirectional continuous stream protocol)을 이용함으로써, 낮은 통신 레벨의, 물리층(physical layer)이 라디오 주파수 매개자(mediator)가 될 수 있으며, 이것은 센서들에 의해 제공되는 디지털 정보의 간단한 FSK 모듈레이터일 수 있고 연속적으로 활성화될 수 있지만, 연속적인 에너지 흡수를 의미한다. 그러나, 다음과 같은 것으로써 정보를 송신하는데 필요한 시간 및 전력을 절감하는 일부 해법을 제공할 수 있다:

- 높은 이득(gain)의 지향성 안테나: 공기의 유동에 저항을 추가하지 않는 안테나를 기존의 기하학적 형상에 순응하는 리이드(lead)를 가지고 얻을 수 있다:적절한 장소는날개 에어포일 벽이거나, 날개 에어포일 다음의 케이블의 길이일 수 있다. 이와 같은 2 가지의 배치는 구동 유니트를 향하여 항상 지향되는 장점을 가지게 되는데, 이것은 처리 및 제어 수단과 통신하는 대응 수신 안테나를 하우징하게 된다;

- 캐리어 서스펜션(carrier suspension): 이것은 높은 에너지 절감을 허용하는 단일 측 대역 송신(single side band transmission)으로 알려진 해법이다. 그러나 송신될 수 있는 비트-레이트(bit-rate)를 감소시킨다;

- 비대칭 활성화(asynchronous activation): 이러한 해법은 송신기에 탑재된 특수한 소프트웨어를 필요로 하는데, 이것은 비디오 압축 키이 프레임(video compression key frame)의 개념을 채용함으로써, 데이터 스트림(data stream)의 의미를 평가하여 가장 의미있는 시간에만 정보를 송신한다. 이것의 장점은 중요한데, 왜냐하면 데이터 압축 인자들과 유사하게 계산될 수 있는 에너지 수요 감소 인자들이 취득될 수 있기 때문이다.

대안으로서, 데이터그램 패킷 프로토콜(datagram packet protocol)이 이용될 수 있으며, 이것은 인터넷에서 특징적인 시퀀스 및 타당성(validity)의 점검 없이 데이터 흐름을 전달하기 위해서 사용되는 것과 같은 것으로서, 영화 및 라디오 방 송에 적절한 것이다. 그 프로토콜은 양방향성이기 때문에, 통신 리듬 및 관련된 전기적 흡수를 점검해야 하는 부담은 수신 스테이션 제어부로 이전될 수 있으며, 이는 제어 시스템의 다이나믹 모델을 실제 상태(real status)와 재정렬하거나 또는 그럴 필요성이 있는 경우에만 센서들에게 질의(query)할 수 있다.

대안으로서, 비동기 교섭 트랜스포트 프로토콜(asynchronous negotiated transport protocol)이 이용될 수 있는데, 이것은 수행하기가 더욱 복잡하지만, 상기 설명된 해법들의 모든 장점들을 함게 결합시킬 수 있다. 사실상 이것은 매우 수월하고 과민한 양방향 프로토콜로서, 제 1 검출 수단 측 및 처리 및 제어 수단 측양쪽으로부터 통신을 생기게 할 수 있다. 스택(stack)의 결여는 대기 시간(latency)을 가지지 않는 사실(fact)을 발생시키는데, 이것은 비트-레이트(bit-rate)를 손상시킬 수 있다.

다른 대안으로서, 초음파 송신 시스템의 이용이 제공되는 것도 가능하다.

어쨌든, 날개 에어포일에 탑재된 마그네토메터와 함께 2 개의 가속도계들은 수천개의 샘플들에서 초당 7 개의 정보를 발생시킨다. 날개 에어포일로부터 지상을 향하는 그러한 원래 데이터(raw data)의 흐름은, 송신에 대하여 과잉이 되는 것에 더하여, 기하학적 프로세서를 위하여 실질적으로 쓸모가 없다: 기하학적 프로세서는 실제로 시스템 크기 및 시간 상수들과 양립하는 주파수로써 주기를 이루어서, 업데이트된 위치 데이터를 수치 제어에 연속적으로 제공하고, 입력으로서 보다 합리화된 데이터를 가장한다. 그러한 목적을 위해서, 사전 처리 수단(11)을 이용하는 것이 제공될 수 있는데, 사전 처리 수단은 날개 에어포일상에 탑재된 제 1 정보군(3a)의 전부 또는 일부의 사전 처리를 수행하도록 적합하되어, 사전 처리된 제 1 정보군(3a')을 제공하며, 상기 사전 처리된 제 1 정보군은 기하학적 프로세서(7a)에 의한 용이한 처리 및 송신 모두에 적합화된다. 그러한 목적을 위해서, 가속도계에는 통합된 사전 처리 DSP(디지털 신호 처리) 수단(11)이 장비될 수 있다.

더욱이, 이전에 설명된 바와 같이, 날개 에어포일의 비행 궤도를 아는데 유용한 정보를 수집하기 위해 사용되는 MEMS 유형의 가속도계들은 정적인 가속도(중력) 및 동적인 가속도 양쪽에 예민하다. 날개 에어포일의 위치 및 방위를 취득하는데 유용한 각도들을 측정하기 위한 중력(정적) 가속도를 사용하면, 날개 에어포일이 받게 되는 강력한 공기역학적 가속도로부터 정적 가속도를 격리시키는 문제가 발생된다. 이러한 활동은 적절한 알고리듬에 의해 수행될 수 있는데, 그 알고리듬은 송신 시스템에 의해서 이용 가능하게 만들어진 송신 속도와 양립하는 속도에서 반드시 주기를 이루어야 하며, 따라서 날개 에어포일에 탑재된 사전-처리 수단(11)에 의해 수행되어야 한다.

본 발명에 따른 시스템(1)은 날개 에어포일 탑재된 송신 시스템의 구성 요소들 및 제 1 검출 수단의 적어도 하나의 공급 시스템을 포함한다; 명백하게도, 그러한 제 1 수단 및 구성 요소들은 그 자체의 배터리들을 통해 자체 공급될 수 있다. 그러나, 본 발명에 따른 시스템(1)은, 무엇보다도 "캐러셀" 시스템과 결합되어 이용된다면, 너무 잦은 빈도로 배터리를 교체하거나 재충전시키도록 날개 에어포일을 지상으로 가져와서 결과적으로 "캐러셀" 시스템의 작동을 정지시켜야 하는 부담을 회피하기 위하여, 매우 높은 에너지 자율성을 필요로 할 수 있다는 사실을 고려할 필요가 있다. 더욱이, 시스템(1)이 강우, 강설, 얼음, 커다란 바람의 변화, 환경의 방전, 낮, 밤, 태양과 같은 자연의 힘 및 사건들과 접촉하면서 작동될 수 있어야 한다는 점을 고려하는 것이 유용하다. 탑재 날개 에어포일에서의 제한된 에너지 수요를 가능하게 하기 위하여, 대안의 해법들이 자체 공급에 제공되는데, 이것은 태양 및 외견상의 바람 요소들을 이용한다. 공급 시스템은 사실상 플라스틱 지지부상의 광전지 박막 모듈들을 포함할 수 있는데, 이것은 날개 에어포일의 공기 역학적 특성들 및 중량을 변경시키지 않으면서 날개 에어포일에 유리하게 적용될 수 있다. 이러한 모듈들은 명백히 충분한 양의 에너지를 발생시켜서 탑재된 전자부에 공급함으로써, 야간에, 가능성 있는 축전지의 재충전 성능을 증가시킨다.

대안으로서, 날개 에어포일 둘레에서 항상 이용할 수 있는 분명한 바람의 흐름을 이용할 수 있다. 따라서 공급 시스템은 소형의 영구 자석 발전기에 결합된(keyed-in) 적어도 하나의 이오리언 마이크로 터빈(Aeolian micro turbin)을 포함할 수 있으며, 이것은 분명한 바람에 의해서 공급을 받는 것이다.

본 발명은 또한 파워 날개 에어포일의 비행을 자동 제어하는 방법에 관한 것으로서, 바람직스럽게는 이전에 설명된 것과 같은 시스템(1)을 통해서 자동 제어하게 된다. 특히, 본 발명에 따른 방법은, 날개 에어포일들의 미래 비행 조건들의 관찰 및 예측에 기초하여 "바람직한 제어 전략"에 따라서 예측 가능하게 작동되는데, 예측에 기인한 에러 및 위기의 상황을 고려하고, 국부적인 최대값, 진동 및 날개 에어포일의 구동 불안정성을 회피하는 것을 허용한다. 이전에 알 수 있는 바와 같이, 본 발명에 따른 시스템(1)은, 처리 및 제어 수단(7)이 위치, 가속도, 힘 및 다른 기하학적으로 정의된 양들과 같은 것을 입력 정보로서 취득하고, 그들을 처리하고, 출력으로서 날개 에어포일의 비행 궤도를 제어하는 윈치들을 작동하는 방식으로 구성된다.

본 발명에 따른 방법을 수행하는 논리(logic)를 잘 설명하기 위하여, 날개 에어포일의 거동 다이나믹스(behavior dynamics)를 다시 다루는 것이 유용하다. 특히 도 3을 참조하면, 지상에 대한 구동 케이블(2)들의 제한 지점과 일체화된 기준에 대하여, 날개 에어포일(2)이 다음 순간에 인터셉트(intercept)할 수 있는 이오리언 흐름(W) 또는 바람 전방의 조건들을 개략적으로 주목할 수 있다. 도 3 은 사실상 날개 에어포일(2)의 항행 영역인 구(sphere)의 1/4을 나타내는데, 그 중심에는 소위 "파워 영역(powerzone, 31)"이 규정되어 있고, 파워 영역에서 날개 에어포일(2)은 구동 케이블(21)상의 최대 견인을 나타낸다. "파워 영역"(31)으로부터 멀리 감으로써, 구동 케이블(21)상의 견인력이 점진적으로 감소되는, 날개 에어포일(2)에 의해 항행될 수 있는 윈도우의 영역(32)을 통하여, 날개 에어포일(2)에 의해 항행될 수 있는 윈도우의 가장자리(22)가 도달되는데, 그 곳에서는 구동 케이블(21)상의 견인력이 크게 감소된다.

도 4a 및 도 4b를 참조하면, 현재의 순간에, 이상적인 "타겟(target)" 평면(P)의 중심에 배치된 날개 에어포일(2)을 고려하는 것을 상상하기로 하는데, 상기 타겟 평면은 2 개의 구동 케이블(21)들에 의해 형성된 각도의 2 등분 선에 수직으로서 단일(單一)되게 규정된 것이다. 본 발명에 따른 방법은, 시스템(1)을 통하여 작동됨으로써, 날개 에어포일(2)이 평면(P)의 중심에 있는 현재 위치로부터 시작된 가능성 있는 비행 궤도(TV₁, TV₂, TV₃, ...TV_n)들중 그 어떤 하나를 수행하여야 하는지 여부를 결정할 수 있다. 이러한 평면(P)상에서, 각각의 지점에 도달하는데 필요한 시간(T₀, T₁, T₂, ..., T_n)에 따라서 날개 에어포일(2)이 이동할 수 있는 비행 궤도들을 분리할 수 있다. 특히, "캐러셀" 시스템(20)의 아암(20a)의 다음 각도 위치들에 대응하는 다음의 시간 간격들을 고려할 수 있다. 날개 에어포일(2)의 비행 궤도는 그에 의해서 아암(20a)의 운동과 동기화되어 발생될 것이다.

쉽게 이해하기 위해서, 날개 에어포일(2)에 대한 좌표를 가진 도 4b를 특히 고려하기로 한다. 카테시안 기준 시스템(Cartesian reference system)이 날개 에어포일(2)과 통합되어 있으며, 날개 에어포일과 함께 카테시안 기준이 공간에서 이동한다. 따라서 날개 에어포일(2)은 항상 평면(P)의 중심에 있다. 오직 시간만이 흐른다. 다이아그램은 가야만 하는 지점을 지적하지 않으며, 이는 미래의 평가이기 때문이다. 제 1 시간 간격(T₀)이 경과되었을 때, 날개 에어포일과 통합된 기준 시스템은 다시 "타겟"을 그리는데, 타겟은 전체적으로 이전의 것과 유사하며, 시간(T₀)가 시간(T₁)이 되고, 계속 그렇게 된다는 차이만이 있다. 따라서 T₁ 은 제 1 단계의 비행 궤도에서 날개 에어포일(2)에 의해 도달될 수 있는 지점들의 세트를 나타내고, T₂ 는 제 2 단계에서 도달될 수 있는 지점들의 세트이며, 계속 그렇게 된다. 날개 에어포일(2)은 항상 "타겟" 평면(P)의 중심에 있게 된다.

쉽게 이해하기 위해서, 도 2a 및 도 2b 는 시간(T₂)까지 타겟 평면(P)을 일 예로서 도시하지만, 명백하게도 관찰될 수 있는 단계들의 수(n)는 다를 수 있다.

날개 에어포일의 자체 제어 전략을 평가하고 날개 에어포일이 수행하여야 하는 비행 궤도를 선택하기 위하여, 본 발명에 따른 방법은 비행 및 제어 파라미터를 이용한다.

도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 방법을 위해서 일부 비행 및 제어 파라미터들이 그래프식으로 포함되어 있는 "타겟" 평면을 주목할 수 있다.

도 5 도 도시하는 것은 단순화된 형태의 파라미터들이 공간내에서 어떻게 변화되어, 날개 에어포일(2)의 기준 시스템과 통합된 모델에서 "캐러셀" 시스템의 회전-병진(roto-translation)의 복잡성을 감소시키는가 하는 것이다. 그러한 파라미터들의 형태(morphology) 및 특성들은 날개 에어포일(2)의 비행 전략을 결정하는 제어를 허용하는 정보의 필수적인 부분이다. 사실상, 최량의 바람을 가지도록 하기 위하여, 또는 바람에 대한 최량의 입사 각도를 가지기 위하여 이상적인 높이(Q)에 도달하기 위한 최적의 운동, 방향 및 위치를 나타내는 것이 상기의 방식으로 가능하지만, 동시에 다른 파라미터들, 예를 들면 소망스러운 최대 견인 영역(T), 금지 영역(ZI)(예를 들면, 허용 불가능한 구조적 응력 상황, 불안정성, 과도한 힘들이 있는 영역) 및 시스템(1)의 기능 파라미터들을 나타낼 수 있는데, 상기 기능 파라미터들은, 날개 에어포일(2)의 비행 파라미터를 일정하게 유지하고 구동 케이블의 길이(다이나믹 길이)를 신속하게 조절하는데 이용되는 카운터웨이트(C)가 그 자체의 다이나믹스(dynamics)에서 절반으로 유지되는 그러한 영역들과 같은 것이다. 예를 들면, 카운터웨이트에 대응하는 그래프(C)는 카운터웨이트를 들어올리거나 또는 그것을 하강시키는데 유용한 위치들을 취할 수 있다. 또한 구동 유니트 윈치들은 파라미터들에 종속되게 되는데, 왜냐하면 그것이 절대 케이블 길이를 지적하기 때문이다. 대신에, 높이 파라미터(Q)의 그래프는 높이 문제들에 대하여 최적의 영역을 나타낸다. 기동(maneuver) 파라미터(M)의 그래프는 방위 이동(azimuth gybing)으로서 정의된 날개 에어포일(2)의 비행에서 가장 중요한 기동을 수행하는 최적의 영역을 나타내는데, 방위 이동은 날개 에어포일(2)이 비행 횡단부(flight traverses)들 사이의 급속 이행으로 구동되는 동안의 돌연한 기동으로 이루어진다. 특히 도 6을 참조하면, 전체적으로, 만약 파워 날개 에어포일(2)이 바람의 전방을 스캐닝(scanning)하지 않는다면, 구동 케이블(따라서 "캐러셀" 시스템(20)의 아암)에 가해질 수 있는 견인력이, 최대 바람 저항(항력) 지점에서 날개 에어포일을 움직이지 않게 유지하게끔 가해지는 것보다 클 뿐만 아니라, 바람 에어포일들이 "캐러셀" 시스템(20)의 회전에 제동 효과를 가지는 영역이 완전히 제거된다는 점을 주목할 수 있다. 바람이 불어오는 쪽의 영역(37) 또는 보우라인(bowline)에서, 날개 에어포일(2)의 비행을 구동하는 성능은 방위 이동의 수행을 허용하는데, 이것은 2 개의 횡단부(36,38) 사이의 급속 이동으로 이루어지고, 그 동안에 날개 에어포일(2)은 공중에서 원주(34)의 원호(arc)의 적어도 3 배와 같은 거리를 이동하게 되는데, 이것은 "캐러셀" 시스템(20)이 그러한 원호를 따라서 이동하는 시간에 영향을 받는다. 비행 제어는, 기동이 신속하게 수행되어야 하는 것에 더하여, 에너지를 발생시키는데 부정적인 영향을 미치지 않아야 한다는 점을 주의하여야 한다. 도 6 에 있어서, 각각의 날개 에어포일의 위치는 무작위적이고(random), 즉, 이미지는 "캐러셀" 시스템의 작동에 대한 평면 속사(snapshop)으로서 간주되어야 한다. 이러한 형상에서, 각각의 날개 에어포일은 최대 날개 강도를 찾지 않아서, 직전의 날개 에어포일의 통과에 대하여 날개 전방 영역들이 고갈되는 것을 회피한다.

각각의 그래프(높이, 카운터웨이트 등)의 치수는 관련된 파라미터에 대한 허용 오차와 비례한다. 각각의 파라미터는 차례로 상대 가중치(P_Q, P_C, P_M, P_ZI, P_T), 모든 높이에 대한 상대 높이를 가지며, 이들은 이후에 설명될 것이다.

도 5 에 도시된 평면(P)으로부터, 일단 기동이 수행되었고 시간 간격(T_O)이 경과되었다면, 새로운 평면(P)으로 통과되어, 다음의 결정을 위해 다시 계산된다. 전체적인 상황이 일정하면, 각각의 파라미터에 대한 그래프들은 집중되는 경향이 있다. 각각의 고려된 파라미터에 대한 최적의 영역들을 그래프식으로 나타내는 선택은, 모호함을 해결하고 어떤 결정이 선택되어야 하는지를 이해하기 위한 해법이다. 그러한 전략은 국부적인 최대값, 즉 최량인 것 같지만 최량이 아닌 위치들에 속하지 않도록 하는데 유용하다.

본 발명의 방법은 시스템(1)의 검출 수단에 의해 검출된 제 1 정보군 및 제 2 정보군으로부터 유추된 형태이거나 또는 직접적인 형태로 항상 이용할 있는 정보를 가지는데, 그 정보는 날개 에어포일의 비행 높이, 카운터웨이트의 동역학(dynamics), 견인력의 값, 금지 영역에서의 안전 계산, 기동이 이루어져야 하는 시간에 대한 것이다. 예를 들면, 방위 이동으로서 정의되었던, 날개 에어포일의 비행에서 가장 중요한 기동을 고려하기로 한다. 그것을 수행할지의 여부를 결정하는 것은 트리거 이벤트(triggered event)일 수 있다:그러한 조건들하에서, 사실상, 본 발명에 따른 방법은 어느 기동이 최우선적으로 이루어져야 하는지를 날개 에어포일에게 지시하는 긴급 단계(emergency step)를 제공할 수 있다. 멀리 바라보는 전략(far-sighted strategy)이 기동을 암시할 필요 없이 기동을 자동적으로 안출한다는 점이 배제되지 않아야 한다. 우수한 평가 시간의 깊이에 도달된다면, 이동(gybig)은 현재의 정보 및 파라미터들에 따라서 계산된 이상적인 시간에 발생될 것인데, 왜냐하면 아마도 견인력을 제거하지 않고, 카운터웨이트에서의 힘을 상실하지 않으며, 금지 영역으로 가지 않으면서 특정의 높이에 따르는 것이 가장 이성적인 작용이 때문이다.

날개 에어포일의 비행 궤도가 어떤 방향을 취할 수 있는지를 단계마다 결정하는, 방법의 단계는 다음의 표 1 에 있는 것과 같이 매트릭스로서 시각적으로 표현될 수 있는데, 이것은 구동 케이블 중심(barycentre)에 대한 수직 평면상에서 시간(T₀, T₁, T₂,..., T_n,)에 최량의 좌표(XY)를 포함한다.

표 1

파라미터	가중치	T₀	T₁	T₂	...	T_n
높이	P_Q	QX_oY_o	QX₁Y₁	QX₂Y₂	...	QX_nY_n
카운터웨이트	P_C	CX_oY_o	CX₁Y₁	CX₂Y₂	...	CX_nY_n
견인력	P_T	TX_oY_o	TX₁Y₁	TX₂Y₂	...	TX_nY_n
금지 영역	P_ZI	ZIX_oY_o	ZIX₁Y₁	ZIX₂Y₂	...	ZIX_nY_n
기동	P_M	MX_oY_o	MX₁Y₁	MX₂Y₂	...	MX_nY_n
	결과	RX_oY_o	RX₁Y₁	RX₂Y₂	...	RX_nY_n
	PT	PT_O	PT₁	PT₂	...	PT_n

따라서 표 1 의 매트릭스는 소망의 데이터를 포함한다. 현재의 높이와 소망의 높이 사이의 차이는 수치 제어 논리(logic)에 접근할 수 있게 하거나, 또는 오 류의 계산에 접근하게 할 수 있다. 이러한 특징들은 매트릭스에서 고유한 것이다. 실질적으로, T₀, T₁, T₂, ...T_n 에 대하여 현재와 좌표와 소망의 좌표가 있다. 매트릭스에서 처리되는 모든 파라미터들은 시간의 순간(T₀, T₁, T₂, ...T_n)에 대하여 값의 쌍(XY)을 발생시킨다. 본 발명의 방법은 날개 포일이 있는 상황을 사진으로 찍으며, 도 5 의 평면(P)을 수(numbers)와 좌표로 변형시킨다. 예를 들어 높이의 문제를 고려하면, 매트릭스 값(QX_oY_o)은 매트릭스 값(QX₀Y₀)은 높이 파라미터의 이웃에 있는 지점을 지적하는데, 이것은 도 5에서 높이의 그래프(Q)의 중심이 되는 경향이 있다. 원형의 형상은 모두를 시간에 있어서 조화되게 하는데, 여기에서 경향성은 명백하다: T₁, T₂에서 상승한다. 견인의 경우에, 본 발명의 방법은 이미 시간에서의 이상적인 지점의 전개를 계산할 수 있다: 따라서 소망되는 데이터의 형태는 원형이 아니다.

명백히, 모든 관련 파라미터(Q, C, M, ZI, T)의 상대 가중치(P_Q, P_C, P_M, P_ZI, P_T)가 설정 가능하며, 그러한 설정은 다이나믹(dynamic)일 수 있다 (소급적으로(retroactive) 이루어질 수 있다. 예를 들면, 현재 높이에 대한 소망 높이의 평균 에러(error)를 분석함으로써, 본 발명의 방법은 충족되어야 하는 가장 어려운 파라미터들을 알 수 있다. 소급적인 방법은 그러한 파라미터들에 관한 결정들을 보다 중요하게 하는 방식으로, 가장 중대한 파라미터들의 가중치를 교정한다. 이러한 유형의 에러는, 예를 들면, 최대 에러값에 대한 모든 파라미터에 표준화된 백분율 치수와 같은 치수를 제공할 수 있다. 예를 들면, 시간중에 카운터웨이트가 항상 다이나믹 중심(dynamic center)의 밖에 있고 그 행정의 끝(end-of-stroke)에 도달할 위험성이 있다면, 이러한 표준화는 대부분의 착오를 만드는 파라미터인 위치 선정(locating)을 허용한다. 이것은 각각의 파라미터의 가중치를 조절하는 독립적인 방법일 수 있다.

일단 각각의 파라미터에 대하여 최량의 좌표를 수집하였다면, 본 발명의 방법은 시간(T₀)에서 모든 좌표들의 벡터 합이 계산되는 단계를 제공한다. 결과적인 벡터는 RX₀Y₀ 인데, 이것은 아직 날개 에어포일이 움직여야만 하는 비행 궤도의 방향이 아니며, 왜냐하면 미래에 대한 예측이 여전히 고려되기 때문이다. 본 발명의 방법은 다음에 모든 미래의 단계(RX₁Y₁, RX₂Y₂, ...,RX_nY_n)들에 대한 벡터 합을 계산하고, 시간 가중치(PT₀, PT₁, PT₂,...,PT_n)가 도입되는데, 이것은 단기간 전략에 우선권을 부여하고, 동시에 날개 에어포일이 잠재적으로 위험한 영역으로 가는 것을 방지한다.

명백히, 시간 가중치(PT₀, PT₁, PT₂,...,PT_n)도 설정될 수 있다.

표 1 의 매트릭스 계산을 통해서, 본 발명에 따른 방법은 이상적인 순간 좌표(타게트)를 정하게 되는데, 그 이상적인 순간 좌표에 대하여 날개 에어포일은 비행 궤도를 따라서 기동하는 경향이 있다. 일단 이상적인 좌표를 찾으면, 날개 포일이 그것의 타겟에 도달하도록 하기 위하여 기동 및 구동 케이블의 제어에 유의할 필요가 있다. 본 발명의 방법은 다음에 날개 에어포일을 현재의 위치로부터 타겟으로 가져가기 위하여 최량의 경로(최단 경로, 금지 영역의 우회등)를 선택하는 단계를 포함한다. 따라서, 이러한 단계에서, 본 발명의 방법은 도달되어야 하는 타겟에 따라서 시간을 최소화시키면서 타겟에 도달하기 위한 최량의 비행 궤도를 결정하는데, 왜냐하면 최량으로서 위치된 타겟 시퀀스상에 날개 에어포일을 항상 정확하게 있게 하는 것은, 동역학적 사양(dynamic specification)에 대한 최대의 순응 및 최량의 안전하에서 최대의 에너지를 발생시키는 보장이기 때문이다. 이러한 단계에서 문제의 본질은 견인중의 타겟 좌표를 어떻게 이전시키는가 이다. 따라서 최량의 경로를 선택하는 단계는 날개 에어포일의 다이나믹 모델(FVM)에 의해 지원되는 관성 항법 시스템(Inertial Navigation System)을 이용하는 것으로서, 이것은 케이블상의 견인 차이(traction differential)에 따라서 가질 수 있는 반응의 백분율과 함께, 날개 에어포일의 비행 방정식 및 관성을 고려한다. 관성 및 견인력은 날개 에어포일의 기동의 법칙을 설명한다; 이것은 모든 가능한 경로들을 평가하고 또한 판단 트리(decision tree)로써 기동을 평가함으로써, 최량 경로의 (예측적인) 평가를 고려하는데 적절하다. 이러한 단계에서, 외견상의 속도 및 견인력들이 고려되고, 최량의 경로 전략이 정확하게 평가될 수 있다. 다이나믹 모델링(dynamic modelling)에 의해 주어진 정보와 관성 항법 사이의 시너지(synergy), 즉 날개 에어포일 위치들의 역사, 제어 입력 및 날개 에어포일 자체상에서 작동하는 힘들로부터 얻어지는 운동 모델은, 과거에 차량의 동역학적 방정식을 이용함으로써 널리 알려졌다 (예를 들면, 1999 년에 Koifman 및 Bar-Itzhck 에 의해서, 그리고 2003 에 Ma 등에 의해서 알려짐). 이러한 연구들이 나타내는 것은, 운반기 모델(vehicle model)을 이용하는 주요 장점이 INS에서 에러 소스를 관찰하는 성능을 향상시키는 것이라는 점이다.

관성 항법 시스템(INS)에서, 기준 시스템 n=[N, E, D] (북쪽, 동쪽, 아래쪽)으로서 지칭되는, 날개 에어포일의 위치(ρ_n), 속도(V_n) 및 올레러 각도(Eulero angles)(ψ)는 다음과 같이 계산된다.

여기에서 g_n 은 중력 가속도, f_b 는 3 축상의 가속도 벡터, ω_b 는 회전이다. Cⁿ _b 및 Eⁿ _b 는 각각 변형 및 회전 매트릭스이며, 다음과 같이 정의된다.

여기에서 S(.), C(.) 및 t(.)는 sen(.), cos(.) 및 tan(.)을 나타내며, 이에 반해 ψ = [φ, θ, ψ]는 올레로 각도이다.

6 개의 자유도를 가진 날개 에어포일의 다이나믹 모델(FVM)은 대신에 방정식의 세트로 구성되는데, 이것은 날개 에어포일의 제어 변수에 의해서 위치, 속도, 올레로 각도 및 회전으로 이루어진, 날개 에어포일의 상태 변수를 제공하는데, 상기 제어 변수들은 시스템(1)으로부터 알려진 것으로 가정된다. 날개 에어포일의 운동은 다음의 운동 방정식의 시스템에 의해서 설명될 수 있는데, 여기에서 운반기상에서 작동되는 힘들은 날개 에어포일 위치, 속도, 올레로 각도 및 현재 회전의 함수이다.

여기에서 v_b=[u, v, w] 는 날개 에어포일 기준 시스템에서 3 축을 따르는 속도 성분들이고, ω_b=[p,q,r]은 날개 에어포일 회전이고, F_x, F_y, F_z 및 I, M, N 는 날개 에어포일의 자체 축을 따라서 날개 에어포일에 작용하는 힘 및 모멘트의 성분이다. g_x, g_y, g_z 는 날개 에어포일 기준 시스템에서 분해된 중력 가속도 벡터의 성분들이며, 그것의 질량은 m 으로서 표시되어 있다. 계수(C_0-9)들은 관성 매트릭스(I)로부터 시작되어 얻어진다.

예를 들면, 날개 에어포일의 다이내믹 모델(FVM)이 관성 항법 시스템에 대한 지원으로서 적용될 수 있는 2 가지의 방법이 있을 수 있다: 제 1 방법은 INS 및 FVM 으로부터 독립적으로 얻어지는 바로서 날개 에어포일의 자세(attitude) 및 속도의 교정과 비교를 의미한다. 제 2 방법은 관성 측정 유니트(Inertial Measuring Unit(IMU))의 직접적인 캘리브레이션을 구현하기 위하여 FVM 에 의해 수행되는 가속도 및 회전의 예측을 이용한다. 상기 모든 경우들에 있어서, INS 는 날개 에어포일에 탑재된 IMU 에 의해 제공되는 가속도 및 회전 측정치를 통합시키도록 날개 에어포일 위치, 속도 및 올레로 각도들(회전을 설명한다)을 처리한다. 그러나, 제 1 방법에서, 날개 에어포일 모델은 항공기 자체의 제어 입력을 이용하여 날개 에어포일 속도 및 각도를 계산한다. 더욱이, FMV 및 INS 의 실제 수행은 4 개조(quaternion)에 기초한 수학의 가장 최근 발전들의 적용으로부터 장점을 취한다. 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter;EKF)의 임무는 INS 및 FVM 에 의해 각각 발생된 각도 데이터와 속도 사이의 차이를 관찰함으로써 INS 및 FVM 에러를 평가하는 것이다.

제 2 방법에서, 대신에, 제어 입력으로부터 직접적으로 가속도 및 회전 추정치를 계산하도록 FMV 가 이용된다. 확장 칼만 필터의 입력은 따라서, 이용된 센서들로부터 읽어낸 것들과 FVM 에 의해 계산된 가속도 및 회전 추정치 사이의 차이들로 구성된다. 따라서 EKF 는 센서 및 FVM 의 가속도 에러 및 회전 에러를 추정하기 위해서 사용되는데, 이들은 결과적으로 센서들 및 FVM을 교정하는데 이용된다.

날개 에어포일 기동은 그러나 캘리브레이션되어야 하는 문제점을 가진다. 기동의 양을 결정할 수 있지만, 그 양은 한정되어야 한다는 점은 사실이다. 사실상 관성의 이유, 운동학적 연쇄 탄성(kinematic chain elasticity)(윈치들은 지상에 있고, 기동은 공중에서 발생됨) 및 측정 지연(무시할만함) 때문에, 과도한 이득에서는 진동의 위험성이 있다. 따라서 캘리브레이션되지 않거나, 불충분하거나 또는 과장된 기동을 수행할 위험성이 있는데, 이것은 제어될 수 없는 진동의 위험성을 가지고 연속적인 수정(반대의 보상)이 수행될 것을 강제한다. 이러한 문제들을 해 결하기 위하여, 제어 기술은 Hinf 및 이미 언급된 칼만 필터(Kalman Filter)와 같은 기술들을 이미 안출하였는데, 이들은 시스템상에서 캘리브레이션되거나 또는 자체 캘리브레이션된 방법들 및 필터들을 가지고 기동을 제한하고 기동을 최적화시킴으로써, 작동 지연(actuation delay)을 제어부가 처리되어야만 하는 노이즈(noise)들중 하나인, 간섭의 일종으로 간주한다. 본 발명에 따른 상기의 방법에는 예측 성능이 장비될 수 있는데, 그것의 시간 깊이(time depth)는 본 발명에 따른 시스템의 정보 처리 능력의 함수이다. 상기 설명된 문제점들의 예측을 허용하는 다른 주요 특성들은 처리 및 제어 수단이 가속도-관련 정보를 수신한다는 점이다. 따라서 움직임이 언제 발생되는지, 또한 그것이 위기에 버금가는 상황으로 시스템을 가져가는지에 관련된 과도한 기동은 훨씬 이전에 감지되며, 상기 위기에 버금가는 상황에서는 움직임에 앞서 180°의 데이터를 제공하는 센서들의 성능 때문에 진동이 야기될 수 없다. 위치 데이터가 직접적으로 이용될 수 있다면, 일단 손상이 이루어지고 가속도가 손상을 알려도 새로운 작동이 수행된다.

상기에 설명된 것에 기인하여, 본 발명에 따른 방법은 다음의 단계를 포함한다.

a) 날개 에어포일(2)의 비행 궤도의 현재 순간에 대하여 제 1 검출 수단(3)을 통해 제 1 정보군(3a)을 검출하고; 사전 처리된 제 1 정보군(3a')을 얻도록 사전 처리 수단(11)을 통하여 제 1 정보군(3a)의 전부 또는 일부를 가능하게는 재처리하는 단계;

b) 날개 에어포일(2)의 비행 궤도의 현재 순간에 대하여 제 2 검출 수단(5)을 통해 제 2 정보군(5a)을 검출하는 단계;

c) 송신 시스템을 통해 제 1 정보군(3a,3a')을 상기 처리 및 제어 수단(7)으로, 특히 기하학적 프로세서(7a)로 보내는 단계;

d) 제 2 정보군(5a)을 처리 및 제어 수단(7)으로, 특히 기하학적 프로세서(7a)로 보내는 단계;

e) 날개 에어포일(2)의 현재 위치(XY) 및 현재 비행 높이, 카운터웨이트의 다이나믹스(dynamics) 및 상기 구동 케이블상의 견인력에 적어도 관련된 값을 상기 제 1 정보군(3a, 3a') 및 제 2 정보군으로부터 직접적으로 또는 간접적으로 취득하는 단계;

f) 예를 들면 높이(Q), 카운터웨이트 다이나믹스(C), 기동(M), 금지 구역(ZI), 구동 케이블상의 견인력(T)과 같은 비행 및 제어 파라미터들을 규정하는 단계로서; 가능하게는 상기 파라미터들중 각각의 것에 대한 공차를 규정하는 단계;

g) 비행 및 제어 파라미터의 각각의 하나에 대하여 상대 가중치(P_Q, P_C, P_M, P_ZI, P_T)를 규정하는 단계;

h) 각각의 파라미터들에 대하여, 다음의 시간(T₀, T₁, T₂, ..., T_n)에서 최량의 좌표(XY)를 계산하는 단계;

I) 상기 시간(T)에 모든 좌표들의 벡터 합(vectorial sum; RX₀Y₀)을 계산하는 단계;

j)모든 미래의 시간들(T₁, T₂, ..., T_n)에 대하여 벡터의 합(RX₁Y_1,RX₂Y₂,...,RX_nY_n)을 계산하는 단계;

k) 벡터 합에 대하여, 시간 가중치(PT_o, PT₁, PT₂,...,PT_n)를 정의하고 적용하는 단계;

l) 날개 에어포일(2)이 향하는 이상적인 순간 좌표(타겟)로서 상기 벡터의 합(RX₁Y_1,RX₂Y₂,...,RX_nY_n)들중에서 최량의 것을 선택하는 단계;

m) 날개 에어포일(2)을 현재의 위치로부터 타겟으로 가져가도록 최량의 비행 궤도(TV₁, TV₂, TV₃,...TV_n)를 선택하는 단계;

n) 시스템(1)의 수치 제어부(7b)를 통하여 구동 유니트상에 작용함으로써 현재 위치의 좌표로부터 타겟으로 날개 에어포일(2)을 가져가는 단계;로서, 바람직스럽게는 날개 에어포일의 다이나믹 모델(FVM)에 의해 지원되는 관성 항법 시스템(INS)을 이용하는 단계;

o) 제어 루프 주파수로서 규정되는 시간 간격(Δt)마다 단계 a) 내지 n)을 반복하는 단계;를 포함한다. 본 발명에 따른 방법은 또한 Δt 의 길이를 소급적으로 조절하는 단계를 포함하여, 사실상 루프 주파수를 조절할 수 있게 한다. Δt 가 짧으면, 본 발명의 방법은 정확하고 세밀하지만, 아마도 풍부하고 먼 미래가 아닌, 짧은 기간의 예측 분석을 수행할 것이며, 왜냐하면 그 시간내에 가능한 n 단계들이 전체적으로 현재 순간으로부터 최적의 시간 거리에 도달하지 않기 때문이다: 따라서 수행되어야 하는 날개 에어포일의 비행 경로의 시간 깊이를 최적화시키기 위하여, 미래를 예측하는 단계들을 단계의 길이와 관련시킬 필요가 있게 된다. 따라서 그것은 미래를 너무 많이 포괄하는 예측의 수행 기회를 평가하는데 적절하다: "캐러셀" 시스템의 한번 이상의 회전을 제공하는 것을 무용(無用)한 것으로 가정하는 것이 합리적인데, 왜냐하면, 안정성의 조건하에서, 그 상황이 반복되기 때문이다. Δt 의 이상적인 길이는 아마도 날개 에어포일의 방위 이동(azimuth gybing)과 같은 복합적인 기동의 길이에 대응하는 것이다.

Claims

적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1)으로서, 상기 파워 날개 에어포일(2)은 2 개의 윈치들이 장비된 구동 유니트(9)에 의해서 제어되고, 상기 윈치들에 대하여 상기 파워 날개 에어포일(2)은 2 개의 개별적인 구동 케이블(21)들에 의해 연결되며,

- 상기 파워 날개 에어포일(2)의 공간에서의 위치 방위(position orientation)와, 상기 파워 날개 에어포일(2)이 받는 가속도들을 취급하는 제 1 정보군(3a)을 검출하는, 상기 파워 날개 에어포일(2)에 탑재된 제 1 검출 수단(3);

- 상기 구동 유니트(9)의 카운터웨이트(counterweight)의 위치 및 상기 파워 날개 에어포일(2)의 상기 구동 케이블(21) 상의 텐션(tension)을 취급하는 제 2 정보군(5a)을 검출하는, 지상의 제 2 검출 수단(5);

- 날개 에어포일이 잠기는 이오리언 흐름(Aeolian current, W)에 의해 상기 파워 날개 에어포일(2)상에 발생되는 "양력" 효과를 최대화하는 비행 궤도(TV₁, TV₂, TV₃,..., TV_n)를 따라 상기 파워 날개 에어포일(2)을 구동시키기 위해, 상기 제 1 및 제 2 정보군(3a,5a)을 사용하여 상기 구동 유니트(9)의 상기 윈치들에 대해 작용하는 기계적인 구동을 제어하는, 상기 제 1 정보군(3a) 및 상기 제 2 정보군(5a)의 처리 및 제어 수단(7); 및,

- 상기 제 1 정보군(3a)을 상기 처리 및 제어 수단(7)으로 송신하는 송신 시스템;

을 포함하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 처리 및 제어 수단(7)은 프로세서(7a)를 포함하고, 상기 프로세서(7a)는 상기 날개 에어포일(2)의 위치, 가속도 및 방위 정보(7c)를, 상기 구동 케이블(21)상의 견인력을 제어하기 위한 상기 구동 유니트(9)의 상기 윈치들을 작동시키는(9a) 수치 제어부(7b)로 보내기 위해, 상기 제 1 정보군(3a)을 처리하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 2 항에 있어서,

상기 송신 시스템은 상기 제 1 정보군(3a)을 상기 기하학적 프로세서(7a)로 송신하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
삭제
제 1 항에 있어서,

상기 제 1 검출 수단(3)은 3 축 가속도계들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 5 항에 있어서,

상기 3 축 가속도계들은 MEMS형인 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 제 1 검출 수단(3)은 전자 콤파스(electronic compass)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 7 항에 있어서,

상기 전자 콤파스는 플럭스게이트 마그네토메터(Fluxgate magnetometer)인 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 5 항에 있어서,

상기 3 축 가속도계들 중 2 개의 각각은, 상기 구동 케이블(21)과 상기 날개 에어포일(2)의 벽들이 접합되는 지점 근방에서 상기 날개 에어포일(2)의 각 단부에 배치되는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 제 2 검출 수단(5)은 상기 구동 케이블(21)의 변형을 측정하는 스트레인 게이지(strain gauges)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 제 2 검출 수단(5)은 상기 구동 유니트(9)의 상기 윈치상에 엔코더(encoder)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 제 2 검출 수단(5)은 근접 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
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제 1 항에 있어서,

상기 제 1 검출 수단(3) 또는 제 2 검출 수단(5)은 가상의 센서(virtual sensor)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 송신 시스템은 적어도 하나의 데이터 광섬유를 통하여 상기 날개 에어포일(2)의 상기 구동 케이블(21)들에 통합되어 있는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
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제 1 항에 있어서,

상기 송신 시스템은 라디오 주파수형인 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 송신 시스템은 초음파형인 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 송신 시스템은 연속 단방향 스트림 프로토콜을 이용하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 송신 시스템은 데이터그램 패킷 프로토콜(datagram packets protocol)을 이용하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 1 항에 있어서,

상기 송신 시스템은 교섭 비대칭 트랜스포트 프로토콜(negotiated asynchronous transport protocol)을 이용하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
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제 1 항에 있어서,

상기 날개 에어포일(2)에 탑재된 상기 송신 시스템 및 상기 제 1 검출 수단(3)의 적어도 하나의 공급 시스템을 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 24 항에 있어서,

상기 공급 시스템은 상기 날개 에어포일(2)에 적용된 플라스틱 지지부상의 광전지 박막 모듈(photovoltaic thin-film module)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
제 24 항에 있어서,

상기 공급 시스템은 영구 자석 발전기에 결합된 이오리언 마이크로 터빈(Aeolian micro turbine)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 적어도 하나의 파워 날개 에어포일(2)의 비행을 자동 제어하는 시스템(1).
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