Optimal Design and Model Predictive Control of an Over Actuated UAV for Internal Wind Turbine Blade Inspection
Authors
Ársælsson, David ; Pedersen, Daniel Revsbech ; Ankersen, Jesper Friis
Term
4. semester
Education
Publication year
2021
Submitted on
2021-05-28
Pages
171
Abstract
This thesis tackles the need for faster and safer internal wind turbine blade inspections by proposing and evaluating an over‑actuated UAV that can operate autonomously in the confined, dynamic environment inside a blade. The vehicle uses eight rotors with individually optimized orientations to enable direct actuation of all degrees of freedom. A detailed simulation model captures drone and rotor dynamics, measurement noise, and both rotational and translational disturbances, with all work conducted in simulation. The control architecture combines two model predictive controllers (one for attitude, one for position), an unscented Kalman filter for state estimation, and an augmented Kalman filter to estimate translational disturbances (including ground and ceiling effects). Controller parameters are tuned via Bayesian optimization using a Gaussian process approximation of the simulation model. The inspection scenario is modeled as maintaining constant heading and speed through an oscillating blade. Results indicate the MPC controllers provide stabilization and semi‑aggressive trajectory tracking: attitude deviations up to about 22° in worst‑case conditions and about 8.8° under normal conditions, position fluctuations of approximately ±4–6 cm, and achieved travel lengths of roughly 24 m (worst) and 45 m (normal). The design allows independent control of translational degrees of freedom without relying on rotations, though some coupling into translation was observed during rotation. Overall, simulations suggest that an optimized, over‑actuated 8‑rotor design with MPC and Kalman filtering can support autonomous internal blade inspection with promising robustness.
Dette projekt adresserer behovet for hurtigere og mere sikre indvendige inspektioner af vindmøllevinger ved at foreslå og undersøge et overaktuert UAV-design, der kan operere autonomt i det trange og dynamiske miljø inde i en vinge. Dronen er udstyret med otte rotorer, hvis individuelle orienteringer er bestemt gennem en optimeringsalgoritme, så alle frihedsgrader kan påvirkes direkte. Der er opbygget en detaljeret simuleringsmodel af drone- og rotordynamik, målenoise samt rotationelle og translatoriske forstyrrelser, idet hele arbejdet er udført som simuleringer. Til kontrol er der udviklet en struktur med to modelprædiktive regulatorer (en til attitude og en til position), en unscented Kalman-filter til tilstandsestimering og et augmenteret Kalman-filter til estimering af translatoriske forstyrrelser (bl.a. gulv- og lofteffekt). Regulatorerne er tunet ved hjælp af Bayesian optimering, hvor simuleringsmodellen approksimeres som en Gaussisk proces. Inspektionsscenariet er modelleret som flyvning med konstant kurs og hastighed gennem en oscillerende vinge. Resultaterne viser, at de udviklede MPC-regulatorer er tilstrækkelige til stabilisering og semi-aggressiv banesporing: attitudeafvigelser op til ca. 22° i værste tilfælde og ca. 8,8° under normale forhold, positionsfluktuationer omkring ±4–6 cm, samt opnåede flyvedistancer på omkring 24 m (værste) og 45 m (normale). Designet tillader uafhængig styring af translatoriske frihedsgrader uden at kræve rotationer, om end der blev observeret en vis påvirkning af translation under rotation. Samlet set peger simuleringerne på, at et overaktuert, optimeret 8-rotors design med MPC og Kalman-filtre kan understøtte autonom indvendig inspektion af vindmøllevinger med lovende robusthed.
[This apstract has been generated with the help of AI directly from the project full text]
Keywords