(57)【要約】  少なくとも１つの駆動翼の翼型（２）の飛行を自動的に制御するためのシステム（１）について説明する。システム（１）は，少なくとも駆動翼の翼型（２）の空中での１つの位置及び１つの向きと，駆動翼の翼型（２）が受ける加速度とに関する第１の情報群（３ａ）を検出するように構成された駆動翼の翼型（２）上の第１の検出手段（３）と，駆動翼の翼型（２）の操縦用ケーブル（２１）上の張力と，操縦ユニット（９）の釣合い錘の位置とを検出するように構成された地上の第２の検出手段（５）と，駆動翼の翼型（２）上に生じる「揚力」効果を最大化する飛行軌道ＴＶ１，ＴＶ２，ＴＶ３…ＴＶｎに沿って駆動翼の翼型（２）を操縦するために，このような情報（３ａ，５ａ）の内容を操縦ユニット（９）のウインチを操作する機械的駆動力に変換するように構成された処理及び制御手段（７）とを備える。少なくとも１つの駆動翼の翼型（２）の飛行を，システム（１）を介して自動的に制御するための方法についてさらに説明する。
2009536131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの駆動翼の翼型（２）に２本の各操縦用ケーブル（２１）を介して連結された２つのウインチを備えた操縦ユニット（９）によって前記駆動翼の翼型（２）の飛行を自動的に制御するためのシステム（１）であって，
−少なくとも前記駆動翼の翼型（２）の空中での１つの位置及び１つの向きと，前記駆動翼の翼型（２）が受ける加速度とに関する第１の情報群（３ａ）を検出するように構成された前記駆動翼の翼型（２）上の第１の検出手段（３）と，
−少なくとも前記駆動翼の翼型（２）の前記操縦用ケーブル（２１）上の１つの張力量と前記操縦ユニット（９）の釣合い錘の位置とに関する第２の情報群（５ａ）を検出するように構成された地上の第２の検出手段（５）と，
−前記駆動翼の翼型（２）が突入した気流Ｗによって前記駆動翼の翼型（２）が受ける「揚力」効果を最大化し，前記気流Ｗから取り出される運動エネルギーの量を最大化する飛行軌道ＴＶ１，ＴＶ２，ＴＶ３…ＴＶｎに沿って前記駆動翼の翼型（２）を操縦するために，前記情報群（３ａ，５ａ）の内容を前記操縦ユニット（９）の前記ウインチを操作する機械的駆動力に変換するように構成された，前記第１の情報群（３ａ）及び前記第２の情報群（５ａ）の処理及び制御手段（７）と，
−前記処理及び制御手段（７）への前記第１の情報群（３ａ）の伝送システムと
を備えることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記処理及び制御手段（７）は幾何学的モータ（７ａ）を備え，前記幾何学的モータ（７ａ）は，前記翼の翼型（２）の位置，加速度，及び向きに関する情報（７ｃ）を，前記操縦用ケーブル（２１）上の牽引力を制御するための前記操縦ユニット（９）の前記ウインチを操作する（９ａ）ように構成された数値制御部（７ｂ）に返すために，前記第１の情報群（３ａ）を処理するように構成されていることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項３】
前記伝達システムは，前記第１の情報群（３ａ）を前記幾何学的モータ（７ａ）に伝達することを特徴とする請求項２記載のシステム（１）。
【請求項４】
不安定性解消駆動部を備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項５】
前記第１の検出手段（３）は三軸加速度計を備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項６】
前記三軸加速度計はＭＥＭＳ型であることを特徴とする請求項５記載のシステム（１）。
【請求項７】
前記第１の検出手段（３）は電子コンパスを備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項８】
前記電子コンパスはフラックスゲート磁力計であることを特徴とする請求項７記載のシステム（１）。
【請求項９】
２つの前記三軸加速度計はそれぞれ前記翼の翼型（２）の壁に接した前記操縦用ケーブル（２１）に隣接して前記翼の翼型（２）の各端部に配置されることを特徴とする請求項５記載のシステム（１）。
【請求項１０】
前記第２の検出手段（５）は，前記操縦用ケーブル（２１）の撓みを測定するように構成された歪み計測器を備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項１１】
前記第２の検出手段（５）は，前記操縦ユニット（９）の前記ウインチ上にエンコーダを備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項１２】
前記第２の検出手段（５）は近接センサを備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項１３】
前記第２の検出手段（５）は地上の人工視覚システムを備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項１４】
前記翼の翼型（２）は流体力学的ポリマー製であることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項１５】
前記第１の検出手段（３）及び／又は第２の検出手段（５）は，仮想センサを備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項１６】
前記伝達システムは少なくとも１本のデータ光ファイバによって前記翼の翼型（２）の前記操縦用ケーブル（２１）と一体化されることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項１７】
前記操縦用ケーブル（２１）は翼の翼型の形状の一部を有することを特徴とする請求項１又は１６記載のシステム（１）。
【請求項１８】
前記伝達システムは高周波方式のものであることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項１９】
前記伝達システムは超音波方式のものであることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項２０】
前記伝達システムは連続単方向ストリームプロトコルを使用することを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項２１】
前記伝達システムはデータグラムパケットプロトコルを使用することを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項２２】
前記伝達システムはネゴシエーション式非同期トランスポートプロトコルを使用することを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項２３】
前処理された第１の情報群（３ａ’）を提供するために，前記翼の翼型（２）上で前記第１の情報群（３ａ）の全て又は一部の前処理を行うように構成された前処理手段（１１）を備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項２４】
前記翼の翼型（２）上に前記第１の検出手段（３）の給電システム及び前記伝達システムの給電システムのうちの少なくとも一つを備えることを特徴とする請求項１記載のシステム（１）。
【請求項２５】
前記給電システムは，前記翼の翼型（２）上に取り付けられたプラスチック支持体上に光起電性薄膜モジュールを備えることを特徴とする請求項２４記載のシステム（１）。
【請求項２６】
前記給電システムは，永久磁石発電機上に組み込まれた風力マイクロタービンを備えることを特徴とする請求項２４記載のシステム（１）。
【請求項２７】
請求項１〜２６の何れか１項記載のシステム（１）によって少なくとも１つの駆動翼の翼型（２）の飛行を自動的に制御する方法であって，
ａ）前記翼の翼型（２）の飛行軌道の現在の瞬間に関する前記第１の情報群（３ａ）を前記第１の検出手段（３）によって検出するステップと，
ｂ）前記翼エアファイル（２）の飛行軌道の現在の瞬間に関する前記第２の情報群（５ａ）を前記第２の検出手段（５）によって検出するステップと，
ｃ）前記伝達システムによって前記第１の情報群（３ａ，３ａ’）を前記処理及び制御手段（７）に送信するステップと，
ｄ）前記第２の情報群（５ａ）を前記処理及び制御手段（７）に送信するステップと，
ｅ）前記第１の情報群（３ａ，３ａ’）及び第２の情報群から直接又は間接的に，少なくとも前記翼の翼型（２）の１つの現在位置ＸＹ及び１つの現在飛行高さと，前記釣合い錘の動力学と，前記操縦用ケーブル（２１）に加わる牽引力とに関する値を得るステップと，
ｆ）飛行及び制御パラメータを定義するステップと，
ｇ）前記飛行及び制御パラメータのそれぞれについて相対的な重みＰＱ，ＰＣ，ＰＭ，ＰＺＩ，ＰＴを定義するステップと，
ｈ）次の時間Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２…Ｔｎにおける最良の座標ＸＹを前記パラメータのそれぞれについて計算するステップと，
ｉ）前記時間Ｔ０における全ての座標のベクトル和ＲＸ０Ｙ０を計算するステップと，
ｊ）将来の全ての時間Ｔ１，Ｔ２…Ｔｎに対するベクトル和ＲＸ１Ｙ１，ＲＸ２Ｙ２…ＲＸｎＹｎを計算するステップと，
ｋ）前記ベクトル和に対する時間重みＰＴ０，ＰＴ１，ＰＴ２…ＰＴｎを定義して適用するステップと，
１）前記ベクトル和ＲＸ１Ｙ１，ＲＸ２Ｙ２…ＲＸｎＹｎの中から最良のベクトル和を前記翼の翼型（２）の操作が向かう理想的な瞬間座標（到達目標点）として選択するステップと，
ｍ）前記翼の翼型（２）を前記現在位置から前記到達目標点に移動させるために，飛行軌道ＴＶ１，ＴＶ２，ＴＶ３…ＴＶｎの中から最良の経路を選択するステップと，
ｎ）前記数値制御部（７ｂ）を介して前記操縦ユニット（９）を動作することによって，前記翼の翼型（２）を前記現在位置の前記座標から前記到達目標点まで移動させるステップと，
ｏ）前記ステップａ）からｎ）までを時間間隔Δｔごとに繰り返すステップと，
を含むことを特徴とする方法。
【請求項２８】
前処理された第１の情報群（３ａ’）を得るために，前記第１の情報群（３ａ）の全て又は一部を前記前処理手段（１１）によって前処理するステップを前記ステップａ）と前記ステップｂ）との間に含むことを特徴とする請求項２７記載の方法。
【請求項２９】
前記飛行及び制御パラメータは，高さＱ，前記釣合い錘の動力学Ｃ，操作Ｍ，禁止領域ＺＩ，前記操縦用ケーブル（２１）の牽引力Ｔであることを特徴とする請求項２７記載の方法。
【請求項３０】
前記ステップｆ）は，前記パラメータのそれぞれについて許容範囲を定義するステップを含むことを特徴とする請求項２７記載の方法。
【請求項３１】
前記ステップｍ）は，前記翼様部材の動的モデル（ＦＶＭ）によって支持される慣性航法システム（ＩＮＳ）を使用することを特徴とする請求項２７記載の方法。
【請求項３２】
いずれの操作の実行を最優先させるべきかを前記翼様部材に指示する緊急ステップを含むことを特徴とする請求項２７記載の方法。
【請求項３３】
前記飛行及び制御パラメータを遡及的に修正するステップを含むことを特徴とする請求項２７記載の方法。
【請求項３４】
前記操作をＨ無限大技術及び／又はカルマンフィルタによって較正するステップを含むことを特徴とする請求項２７記載の方法。
【請求項３５】
前記時間間隔Δｔの長さを遡及的に調整するステップを含むことを特徴とする請求項２７記載の方法。
【請求項３６】
請求項１〜２６の何れか１項記載のシステム（１）の「回転」システム（２０）と併用する使用。
【請求項３７】
請求項２７〜３５の何れか１項記載の方法の「回転」システム（２０）と併用する使用。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は，駆動翼の翼型(power wing airfoils)の飛行を自動的に制御するシステム及び方法に関し，特に，「回転(carousel)」式のシステムに連結された駆動翼の翼型の飛行による電気エネルギーの生成を最適化するシステム及び方法に関する。
【０００２】
既知のように，自律航空機（autonomous aircrafts）（ＵＡＶ）の飛行における自動制御に関しては広範な文献及びそれに関する極めて多くの技術的解決法が存在する。既知のように，人間が翼の翼型，例えば凧の飛行を制御する場合は，主として空中の翼の翼型の位置及び向きを見て評価することから始まり，これによって牽引ケーブルの操作の調節を可能にする知覚データの集合が提供される。必然的に翼の翼型の操作は，この人間の感覚の正確な再現によって自動化される。
【０００３】
しかし，参考技術及び文献には，駆動翼の翼型，特に「動力凧(power kite)」として実現される駆動翼の翼型の飛行の自動制御に関しては解決法又は研究が見あたらない。これに関連する制御の問題は，実際，最先端の制御方法及びアルゴリズムを最適に使用する必要があるなど，多様で複雑であるとされている。駆動翼の翼型の飛行及びそのモデル化では，実際に，パラメトリック変動と十分な精度でモデル化できない動力学とに対する関連するロバスト性要件に対する制御仕様により，多変数非線形システムが使用される。また，このような特性に応じて，制御システムは，実現時に実システム上での実験による測定値を使用して，仮想プロトタイプに対して設計された制御較正機能を提供する必要がある。制御部の設計に用いられたシステムの数学的モデルの近似値による実システムの制御において生じる問題は，ニキスト（Nyquist）及びボード（Bode）の主な業績を初めとして，当該分野の研究者らによって常に検討されてきた。しかし，制御システムの分析及び統合に使用されるモデルの不確実性の影響を体系的かつ定量的に扱うことができる成果の発展がみられ，ロバスト制御の分野の大きな発展がもたらされたのは７０年代〜８０年代に入ってからである。これらの方法は現実の問題の大部分を解決するために使用できるため，このような特性は制御対象の実システム上で実施された測定値に基づき機能する適切な同定法によって得られる必要がある。これらの同定法は，参考文献においてはロバスト同定，制御指向の同定，又はセットメンバシップ同定と呼ばれている。このような態様は，主として以下の著作物に記載されている。
−Horowitz著「フィードバック制御システムの統合（Synthesis of Feedback Control Systems）」，Academic Press，１９６３年；
−Menga G.,Milanese M.,Negro A共著「近似モデルによって記述されるシステムの最小−最大二次費用の制御(Min-max quadratic cost control of systems described by approximate models)」，IEEE Trans.Aut.Contr，１９７６年；
−J.C.Doyle著「ＬＱＧレギュレータの保証されたマージン(Guaranteed margins for LQG regulators)」，IEEE Trans.Aut.Contr，１９７８年；
−V.L.Kharitonov著「一群の線形微分方程式体系の平衡位置の漸近安定性(Asymptotic stability of an equilibrium position of a family of systems of linear differential equations)」，Differential Equations，１９７９年；
−G.Zames著「フィードバック及び最適感度(Feedback and optimal sensitivity)」，IEEE Trans.Aut.Contr，１９８１−１９８２年；
−H.Kimura著「ある種の伝達関数のロバスト安定性(Robust stabilizability for a class of transfer functions)」，IEEE Trans.Aut.Contr，１９８４年；
−J.C.Doyle,K.Glover，P.P.Khargonekar,B.A.Francis共著「標準Ｈ−２及びＨ無限大制御の問題に対する状態空間解決法(State space solution to standard H-2 and H-inf control problems)」，IEEE Trans.Aut.Contr，１９８９年；
−S.P.Bhattacharyya，H.Chapellat，L.H.Keel共著「ロバスト制御：パラメトリック手法(Robust Control:The Parametric Approach)」，Prentice Hall，１９９５年；
−K.Zhou，J.C.Doyle，K.Glover共著「ロバスト及び最適制御(Robust and Optimal Control)」，Prentice Hall，１９９６年；
−M.Milanese，R.Tempo，A.Vicino（共編）「同定及び制御におけるロバスト性(Robustness in Identification and Control)」， Plenum，ロンドン，１９８９年；
−IEEE Trans，on Aut.Contr，「ロバスト制御設計のためのシステム同定に関する特集号(Special Issue on System Identification for Robust Control Design)」，１９９２年；
−A.B.Kurzhanski，V.M.Veliov（共編）「不確定システムのためのモデリング手法(Modeling Techniques for Uncertain Systems)」，Birkhauser，１９９４年；
−B.Ninness及びG.C.Goodwin共著「モデル品質の推定(Estimation of model quality)」，Automatica，１９９５年；
−M.Milanese，J.Norton，H.Piet-Lahanier，E.Walter（共編）「システム同定への境界近似法(Bounding Approaches to System Identification)」，Plenum Press，１９９６年；
−J.R.Partington著「補間，同定，及びサンプリング(Interpolation, Identification, and Sampling)」，Clarendon Press，１９９７年；
−H.Kimura，M.Milanese(Org.)，招待講演のセッション「同定及び制御におけるモデル設定理論(Model Set Theory in Identification and Control)」，第３８回ＩＥＥＥ  ＣＤＣ，フェニックス，１９９９年；
−J.Chen,G.Gu共著「制御指向システム同定：Ｈ無限大手法(Control-oriented system identification:an H-infinity approach)」，John Wiley，２０００年；
−Int.J.of Robust and Nonlinear Control「データからのロバスト制御(Robust control from data)」に関する特集号，M.Milanese，M.Taragna共編，２００４年。
【０００４】
前記論文及び書籍に加え，ロバスト同定及び制御という主題に関する革新的方法及びアルゴリズムの開発のための国際レベルの寄与は，他の国際的文献にも記録されている。特に，複素線形及び非線形システムの近似モデルの同定法は，以下の文献に記載されている。
−M.Milanese，G.BeIforte共著「未知の有界誤差の存在下における推定理論及び不確実性間隔の評価：モデル及び推定量の線形集合(Estimation theory and uncertainty intervals evaluation in presence of unknown but bounded errors:linear families of model and estimators)」，IEEE Transactions on Automatic Control第２７巻第２号，１９８２年４月；
−M.Milanese，R.Tempo共著「ロバスト推定及び予測のための最適アルゴリズム理論(Optimal Algorithms Theory for robust estimation and prediction)」，IEEE Trans.AC，１９８５年８月；
−B.Z.Kacewicz，M.Milanese，A.Vicino共著「低次モデルの条件付き最適アルゴリズム及び推定(Conditionally optimal algorithms and estimation of reduced order models)」招待論文，最適アルゴリズムに関する第２回国際シンポジウム(2nd Int.Symposium on Optimal Algorithms)，ニューヨーク，１９８７年，及び，Journal of Complexity，第４巻ｐ．７３−８５，１９８８年；
−M.Milanese，A.Vicino共著「セットメンバシップの不確実性を有する動的システムのための最適推定理論：概要(Optimal estimation theory for dynamic systems with set membership uncertainty:an overview)」，Automatica第２７巻，ｐ．９９７−１００９，１９９１年；
−L.Giarre，B.Z.Kacewicz，M.Milanese共著「セットメンバシップ同定におけるモデル品質評価(Model quality evaluation in set membership identification)」，Automatica第３３巻第６号ｐ．１１３３−１１３９，１９９７年；
−M.Milanese，M.Taragna共著「セットメンバシップＨ無限大同定における最適性，近似性，及び複雑性(Optimality, approximation, and complexity in Set Membership H-inf identification)」，IEEE Transactions on Automatic Control，第ＡＣ−４７（１０）巻ｐ．１６８２−１６９０，２００２年；
−M.Milanese，C.Novara共著「非線形システムのセットメンバシップ同定(Set Membership Identification of Nonlinear Systems)」，Automatica第４０巻第６号ｐ．９５７−９７５，２００４年；
−K.Hsu，M.Claassen，C.Novara，P.Khargonekar，M.Milanese，K.Poolla共著「相互連結された一般的システムにおける静的非線形性のノンパラメトリック同定(Non-Parametric Identification of Static Nonlinearities in a General Interconnected System)」，国際自動制御連盟(International Federation Automatic Control)プラハ世界大会，２００５年。
【０００５】
実験データからのロバスト制御は，以下の文献に記載されている。
−M.Milanese，G.Fiorio，S.Malan共著「高精度較正装置のためのロバスト性能制御設計(Robust performances control design for a high accuracy calibration device)」，Automatica，ロバスト制御に関する特集号，第２９巻ｐ．１４７−１５６，１９９３年；
−S.Malan，M.Milanese，D.Regruto，及びM.Taragna共著「不確実性モデルセット同定によるデータからのロバスト制御(Robust control from data via uncertainty model sets identification)」，International Journal of Robust and Nonlinear Control「データからのロバスト制御(Robust control from data)」に関する特集号，２００４年；
【０００６】
飽和したときのワインドアップ防止法を備えたロバスト制御及びそれにより処理されたＭＰＣについては，以下の著作物に記載されている。
−M.Canale，M.Milanese共著「モデル化されない動力学の存在下における予測コントローラのロバスト設計(Robust design of predictive controllers in presence of unmodeled dynamics)」，European Journal of Control第９巻第５号，２００３年；
−M.Canale，M.Milanese，Z.Ahmad，E.Matta共著「予測手法を用いた改良されたセミアクティブサスペンション制御手法(An Improved Semi-Active Suspension Control Strategy Using Predictive Techniques)」，情報及び通信技術に関するＩＥＥＥ国際大会（IEEE International Conference on Information & Communication Technologies）議事録，ダマスコ，２００４年。そして，さまざまな分野へのこれらの方法の適用については，以下の著作物に記載されている。
−M.Milanese，C.Novara，P.Gabrielli，L.Tenneriello共著「制御サスペンション付き車両の上下方向力学の実験モデリング(Experimental Modelling of vertical dynamics of vehicles with controlled suspensions)」，ミシガン州デトロイトにおけるＳＡＥ世界大会，２００４年；
−M.Milanese，C.Novara共著「河川流量のセットメンバシップ予測(Set Membership Prediction of River Flow)」，Systems and Control Letters，第５３巻第１号ｐ．３１−３９，２００４年；
−A.Chiesa著「Tecniche di controllo Fault Tolerant per velivoli senza pilota（ＵＡＶ）」卒業論文，責任者M.Milanese，トリノ工科大学，２００４年；
−M.Milanese，C.Novara，L.Pivano共著「車両の上下方向力学の構造化ＳＭ同定(Structured SM identification of vehicles vertical dynamics)」，Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems（特集号），２００５年。
【０００７】
しかし，前記文献からは，すなわち翼の翼型自体の観察及び将来の飛行条件の観察及び余地に依存して予測的に動作し，臨界状況(critical situation)及び予測による誤差を考慮しうる駆動翼の翼型の飛行を自動的に制御するシステム及び／又は方法は一切知られていない。
【０００８】
本出願人のイタリア特許出願ＴＯ２００３Ａ０００９４５号，及びその優先権を主張する欧州特許出願ＥＰ０４０２８６４６．０号には，「回転」式システムに連結された駆動翼の翼型の飛行の予測及び適応制御を通じて気流の運動エネルギーを電気エネルギーに変換するシステムが開示されている。このようなシステムにおいては，使用される駆動翼の翼型の飛行を自動的に制御するために使用されるシステム及び方法は，前記出願に説明されている方式に従って翼の翼型自体を実時間で操縦できることが望ましい。ただし，現時点における従来技術では，「回転」式システムに使用される翼の翼型の飛行を効率的に制御することができるシステムは知られていない。
【０００９】
したがって，本発明の目的は，臨界状況及び予測による誤差を考慮して，翼の翼型の観察及び翼の翼型の将来の飛行条件の予見に基づく「好適な制御戦略」に従って駆動翼の翼型の飛行を予測的な方法で自動的に制御し，極大値，揺動，及び操縦の不安定性の起こらないシステム及び方法を提供することによって前記従来技術の問題を解決することである。
【００１０】
本発明の別の目的は，イタリア特許出願ＴＯ２００３Ａ０００９４５号及び欧州特許出願ＥＰ０４０２８６４６．０号に記載されている「回転」式システムにおいて使用される駆動翼の翼型の飛行を自動的に制御するシステム及び方法を提供することである。
【００１１】
本発明の前記及び他の目的ならびに利点は，以下の説明から明らかになるように，請求項１記載の駆動翼の翼型の飛行を自動的に制御するシステムによって得られる。
【００１２】
さらに，本発明の前記及び他の目的ならびに利点は，請求項２７記載の駆動翼の翼型の飛行を自動的に制御する方法によって得られる。
【００１３】
本発明の好適な実施形態及び重要な変形例は，従属請求項の主題である。
【００１４】
本発明は，非限定的な例として提供される本発明のいくつかの好適な実施形態によって，添付図面を参照して，より詳細に説明される。
【００１５】
以下の説明においては，イタリア特許出願ＴＯ２００３Ａ０００９４５号及び欧州特許出願ＥＰ０４０２８６４６．０号の記載内容に従って使用される駆動翼の翼型の飛行の自動制御に好適に適用された場合の本発明によるシステム及び方法を，単なる一例として説明する。したがって，言うまでもなく簡略化のために，以下で述べる構成要素及び既知の「回転」式システムと共通の構成要素の詳細な説明については，前記出願を参照する必要がある。ただし，本発明によるシステム及び方法は，当業者がいずれ想到可能な範囲の変更を行うことによって「回転」式システムとは異なる他の用途にも使用できることは完全に明らかである。
【００１６】
ここでは，少なくとも１つの駆動翼の翼型の飛行は，イタリア特許出願ＴＯ２００３Ａ０００９４５号及び欧州特許出願ＥＰ０４０２８６４６．０号に記載されているように，翼型自体が２本の対応する操縦用ケーブルによって連結される交流モータ付きウインチを備えた操縦ユニットによって制御されるものと想定される。
【００１７】
図１から，本発明による少なくとも１つの駆動翼の翼型２の飛行を自動的に制御するシステム１は，以下の構成要素を備えることが分かる。
−駆動翼の翼型２上にある第１の検出手段３であって，少なくとも翼の翼型２自体の空中の位置及び向きと翼の翼型２が受ける三軸加速度とに関する第１の情報群３ａを検出するように構成された検出手段３と；
−地上にある第２の検出手段５であって，少なくとも翼の翼型２の操縦用ケーブル上の張力量と操縦ユニット９の釣合い錘の位置とに関する第２の情報群５ａを検出するように構成されている第２の検出手段５と；
−第１の情報群３ａ及び第２の情報群５ａの処理及び制御手段７であって，該処理及び制御手段７は，翼の翼型２が突入した気流によって翼の翼型２に生じる「揚力」効果を最大化し，気流から取り出される運動エネルギーの量を最大化する飛行軌道に沿って翼の翼型２を操縦するために，このような情報群の内容を，操縦ユニット９のウインチを操作する機械的駆動力に変換するように構成されている。実際に，「揚力」モードで駆動翼の翼型が気流の風の正面を自由に走査する場合，気流が操縦用ケーブルに（ひいては，おそらく「回転」システムのアームに）加えることができる牽引力は，「抗力」効果の有効利用によって翼の翼型を最大風圧抵抗点に静止させておくことによって加えられる牽引力より極めて大きいだけでなく，翼の翼型が，可能な「回転」システムの回転に対して制動効果を有する面積が完全に消失する。特に，処理及び制御手段７は，幾何学的モータ(geometrical motor)７ａを備える。モータ７ａは，このような第１の情報群３ａを処理し，翼の翼型２の位置，加速度，及び向きに関する情報７ｃをほぼ従来型の数値制御部７ｂに返すように構成されている。数値制御部７ｂは，操縦用ケーブル上の牽引力を制御するための操縦ユニット９のウインチを操作する（９ａ）ように構成されている；
−処理及び制御手段７，特に幾何学的モータ７ａへの第１の情報群３ａの伝送システム。
【００１８】
さらに，本発明によるシステム１は，ロバスト制御理論に従って実現される不安定性解消駆動部(instability dissipation drive)を備えることもできる。
【００１９】
第１の情報群３ａが第１の検出手段３によって直接制御されるモードについて，この第１の情報群３ａから間接的に得られる他の情報群がいずれであるかについて，またその結果として本発明によるシステム１で使用できる第１の検出手段３の種類がいずれであるかについてより良く理解するには，空中の翼の翼型２の位置を特徴付ける幾何学的情報を簡単に考察することが有用な場合がある。そこで，図２ａを参照すると，イタリア特許出願ＴＯ２００３Ａ０００９４５号及び欧州特許出願ＥＰ０４０２８６４６．０号に記載されている「回転」式のシステム２０のアーム２０ａから延出し，各翼の翼型２を地上に拘束する２本の操縦用ケーブル２１及びその両端を接合する想像線Ｌによって，空中の平面上に三角形ＯＡＢが描かれていることが分かる。通常，空気力学の研究では，航空機の姿勢のロール，ピッチ，及びヨーの概念を取り入れる。翼の翼型２の場合は，アーム２０ａからの操縦用ケーブル２１の出力ノズルに代表される拘束が存在するので，古典的用語（ヨー，ロール，ピッチ）は使用できない。そこで，重力加速度が軸Ｚのみに沿った成分を有するように，システム２０のアーム２０ａと一体になった理想的な座標系ＸＹＺｒｅｆを考察することにする。さらに，アーム２０ａの端部が翼の翼型２の中間点に接合する想像線を考察することにする。上述のこの線分は，水平面ＸＹｒｅｆに対して角αを描き，この線分を水平面ＸＹｒｅｆ上に投影することによって軸Ｘｒｅｆから位置決めできる角γを描く。角α及びγは，空中の翼の翼型２の位置を規定する。ただし，幾何学的情報は，向きの概念をさらに取り入れた場合にのみ完全となる。これを定義するために，前記三角形を再び考察する。三角形ＯＡＢが位置する平面は，地上の座標系に対するその位置が翼の翼型２の飛行に応じて経時的に変化する。したがって，翼の翼型２の向きという用語は，角α及びγの他に，三角形と水平面Ｘｙｒｅｆとが位置する平面によって描かれる角βを規定する。空中の翼の翼型２の位置及び向きを推定するには，人工の地上光学視覚システムを採用できるが，これは雲の通過又は澄んだ大気の欠乏によって常に妨げられる可能性がある。翼の翼型２を高飛行高度で動作させることを特徴とする「回転」式システム２０と共にシステム１を使用する場合には，前記問題がより大きく感じられる。
【００２０】
したがって，空中の翼の翼型２の位置及び向きと翼の翼型２に及ぼされる加速度とを推定するために，第１の検出手段３は，ＭＥＭＳ型三軸加速度計を少なくとも１つの電子コンパスと組み合わせて備えることが好ましい。電子コンパスは，完全な視界条件下においてさえ，人工視野によって得られる解よりはるかに高精度で信頼性の高い解を提供できるフラックスゲート型又は別の種類の磁力計によって実現することができる。特に，翼の翼型２は，翼の翼型の各端部に，好ましくは操縦用ケーブルが翼の翼型の壁に接合される位置に隣接して配置される少なくとも１つの磁力計と少なくとも２つの三軸加速度計とを備える。したがって，翼の翼型上の加速度計は，以下の機能を有する。
−空中の翼の翼型の位置及び向きを認識する機能をシステム１に提供する；
−システム１によって実現される，以下に説明する，本発明による方法の制御ループの正しいフィードバックのために有用な多次元的かつ瞬間的な加速度データを提供する；
−強い空気力学的加速度によって引き起こされる可能性がある重力ベクトルの誤感知を修正する。
【００２１】
磁力計は，複数の加速度計から成るシステムでは必ずしも提供しえない唯一の情報，すなわち重力軸を中心とした翼の翼型２の回転に関する情報を提供する。
【００２２】
システム１に使用される種類の加速度計は，重力加速度などの静的加速度から数ｋＨｚの周波数特性を有する現象までの広範囲の加速度を検知できる。
【００２３】
三軸加速度計は，図２ｂに示すような，それ自体の基準デカルト座標系ＸＹＺＡを規定することは言うまでもない。このような座標系が理想的な基準デカルト座標系ＸＹＺｒｅｆに一致する瞬間を想像すると，重力（静的）加速度に対する感度によって，加速度計の傾斜のみによる加速度の変動（Ｚｒｅｆに対する方向ＺＡの変動を意味する）を，空気力学的加速度として定義され，駆動翼の翼型の飛行を表す座標系ＸＹＺＡの原点の実際の変位による変動から，事実上，識別することが可能になる。
【００２４】
通常，三軸加速度計は，空中の偶然位置を有する。したがって，重力加速度を一定の合同式，方向，及び向きによって表すベクトルｇは，三軸ＸＡ，ＹＡ，ＺＡに平行な回転作用素(versor)に沿った３つの成分に分解することができる。明らかに，座標系ＸＹＺＡにおける重力ベクトルｇの位置は，以下の座標変換によって，角度φ及びθと，ｇ（９．８ｍ／ｓ２）の合同式とに応じて球面座標に表すこともできる。
ＸｇＡ＝ｇ×ｃｏｓφ×ｓｉｎθ
ＹｇＡ＝ｇ×ｓｉｎφ×ｃｏｓθ
ＺｇＡ＝ｇ×ｃｏｓθ
前記から，以下が得られる。
φ＝ａｔａｎ２（ＸｇＡ，ＹｇＡ）
θ＝ａｓｉｎ（ＸｇＡ）
式中，ａｔａｎ２は，曖昧性の解消(ambiguity resolution)（＋／−）π／２を有する逆正接（ｘ）関数である。
【００２５】
各加速度計は，２つの加速度が対象とされる。上述した重力加速度は，固定された座標系ＸＹＺｒｅｆに対する翼の翼型の実際の動きによる空気力学的加速度にベクトル的に加算される。したがって，第１の検出手段３は，翼の翼型上のそれ自体のインテリジェンスにおいて適切なアルゴリズムを実行するように構成することができる。このアルゴリズムの目的は，重力加速度を空気力学的加速度から識別し，一方では加速度計の座標系に対する重力ベクトル分解（ひいては，固定座標系に対する加速度計の傾斜）を示す球面座標を通知し，他方では空気力学的加速度の実時間評価を通知することである。本発明による制御方法の以下の説明から分かるように，このような加速度の測定によって，先ず初めに，翼の翼型の飛行を迅速に操縦するために必須の実時間制御法を実行することができる。このような測定によって，加速度計の向きを評価するために必要な角度φ及びθの瞬間的修正がさらに可能になる一方で，加速度データの演算によって，翼の翼型の飛行軌道のさらなる評価が可能になるため，事実上，その知識に関する全情報が完成する。
【００２６】
翼の翼型に少なくとも２つの加速度計を設ける必要性は，その一端を中心とした回転として考えられる翼の翼型の動きを識別する必要があるという事実による。この場合，例えば，翼の翼型の中心に組み立てられた唯一の加速度計は，ｖｔ＝ω・ｒに近似しうる接線速度を感知するであろう（式中，ωは，該当する円運動の回転速度であり，ｒは，回転中心から加速度計までの距離（この場合，翼の翼型の幅の半分）を表す）。このような速度からは，その「自由」端が二重接線速度(double tangential speed)ｖｔ＝ω・ｒ及びａｃ＝νｔ２／ｒに等しい求心加速度を有する円形軌道を描く翼の翼型の動きは正しく記述されない。したがって，翼の翼型上に配置された２つの加速度計により，６つの軸上の動きを認識でき，かつ翼の翼型自体の位置及び向きを記述できる，高性能及び高カッティング頻度を有する慣性六軸プラットフォームが実現される。
【００２７】
ただし，Ｚｒｅｆに平行な軸方向の変動を意味しない軸周りの回転は，この構成の加速度計では統合的にのみ感知される。したがって，二重積分によるドリフトを補償するための少なくとも１つの磁力計を翼の翼型に設ける必要がある。２つの加速度計により，アーム２０ａからのケーブル２１の出力点と共に，各辺の長さが既知である完全に既知の三角形が描かれる。唯一の未知データは，水平面ＸＹｒｅｆに投影される，アームとケーブル対２１との間に含まれる角度である（２本のケーブル２１の間に含まれる鋭角の二等分線を考える）。このような角度は，アームからのケーブルの出力点で直接測定することによって地上からより楽に評価することができる。
【００２８】
上述したように，第２の検出手段５は，少なくとも翼の翼型２の操縦用ケーブル上の張力量と，釣合い錘の実際の位置又は操縦ユニット９のウインチによってエミュレートされた位置とに関する第２の情報群５ａを検出するように構成されている。特に，釣合い錘の機能は，強すぎる風によって生成されうる過剰なエネルギーを潜在的に又は電気的に吸収及び蓄積し，翼の翼型が風に対して失速する条件下にある段階においてこのエネルギーを戻すことである。したがって，第２の検出手段５は，操縦用ケーブルの撓みを測定する「歪み計」とエンコーダとを操縦ユニットのウインチ上に備えることができる。おそらく交流モータ(alternate motor)と組み合わせたこのようなエンコーダは，ウインチから繰り出された操縦用ケーブルの長さ，ひいては翼の翼型から操縦ユニットまでの距離，及び同一の翼の翼型の２本の操縦用ケーブル間の長さの差を検出するためにも使用できる。さらに，第２の検出手段５は，「回転」システムのアームノズルの出口における操縦用ケーブル間の角度を検出するように構成された近接センサを備えることもできる。
【００２９】
第２の検出手段５は，翼の翼型の位置に対する光学又はマイクロ波地上人工視覚システムを備えることもできる。地上光学視野は，マイクロ波視野に比べると，雲の通過により翼の翼型が視界から妨げられるという無視できない欠点を有する。ただし，効率的な人工視野システムは，ヘリコプタ及び小型航空機全般との衝突を回避するために必要な情報の供給という安全性の点での寄与が重要である。
【００３０】
第１の検出手段３及び第２の検出手段５によってそれぞれ測定された第１の情報群３ａ及び第２の情報群５ａから，空中の翼の翼型の位置は，次に示す少なくとも３つの方法で何れにせよ得ることができる。
ａ）加速度計及び磁力計から幾何学的モータを介して到来したデータを処理する。特に，翼の翼型の位置ベクトルの長さは，加速度信号の二重積分によって得ることができる；
ｂ）ウインチのエンコーダから得ることができるデータと，アーム端部で得ることができるケーブルとアームとの間の角度の測度とを組み合わせる。なお，アーム端部からは，操縦用ケーブル対が，全体として，アーム自体と成す角度のみを評価できることに留意する必要がある；
ｃ）人工視野システムを使用する。ただし，この場合，情報の導出の遅延に，画像の取得及び構成による遅延を追加しなければならない。
【００３１】
同様に，空中の翼の翼型の向きは，加速度計データの処理及び人工視野システムによって得ることができる。
【００３２】
他方，加速度は，翼の翼型上で必ず得る必要がある。これは，位置から第２の微分係数を計算することによって導入される遅延は，翼の翼型の飛行を操縦するために必須の実時間制御法と両立しないという事実による。これは，翼の翼型上のインテリジェンスが制御システム１に不可欠な部分となることを意味する。
【００３３】
一代替実施形態においては，作動用システムを翼の翼型上に直接実現するために，翼の翼型構造における流体力学的ポリマー(rheological polymers)の使用を提供することができる。このような場合，空中の翼の翼型の位置に寄与するため，又は空中の翼の翼型の位置を検出するために，複合材料からのフィードバックによって導出された信号を提供できる他のセンサを第１の検出手段に備えることができる。
【００３４】
したがって，前記により，翼の翼型の位置及び向きの測定は冗長になりがちである。特に，直接的な位置及び向きの情報からの加速度の評価は，実時間の冗長性の点からは効率的ではないが，翼の翼型の飛行特性を評価するためのシステムの診断上の冗長性を形成するために寄与しうる。
【００３５】
これに関しては，特定の関連性を，システム１の第１及び／又は第２の検出手段と共に配置される仮想センサを設計するための新規な方法に付与することができる。実際に，第１及び第２の検出手段のセンサによって測定される数量の多くは，特定のセンサが故障した場合に，翼の翼型の動的挙動の適切なモデルに応じて設計されるオブザーバ(observers)／カルマンフィルタを介して，他のセンサの測定から推定することもできるであろう。一部の実センサの代わりに仮想センサを使用して所望の冗長性レベルを実行できるという利点は，通常，物理的センサのコスト及び設置及び制御システムとの通信に関する問題から明らかである。これらの利点は，翼の翼型上のセンサの場合に特に該当し，重量及びエネルギー消費の点での利点が加わる。このような意味においては，「Rilevazione, isolamento e recupero of the guasti of the sensori di assetto di aeromobili」，卒業論文，責任者M.Milanese(Dip.Automatica e Informatica)，S.Chiesa(Dip.Ingegneria Aerospaziale)，M.Birindelli(Alenia)，トリノ工科大学，２００３年，E.Corigliano著，に説明されているように航空分野における仮想センサの使用と，「横滑り角の推定における実験結果(Experimental results in vehicle sideslip angle estimation)」，２００６年ミシガン州デトロイトにおけるＳＡＥ，M.Milanese，D.Regruto，及びA.Fortina共著に説明されているように自動車分野における仮想センサの使用とから導出された経験を統合することができる。
【００３６】
翼の翼型を操縦する数値制御部７ｂは，加速度及び位置に関する信頼性が高い実時間の情報を必要とする。特に，三次元空間における翼の翼型の挙動を記述する三軸加速度は，翼の翼型自体の上で，したがってある高度で，必ず取得される必要がある。
【００３７】
これは，翼の翼型と処理及び制御手段７との間の第１の情報群３ａの伝送システムは，性能及びエネルギー吸収の点で厳密な仕様に従わなければならないためである。このような要件に従うため，また空中放電の起こりやすい経路を実現しないために，翼の翼型と地上の処理及び制御手段７との間の最も明らかな電気接続を好ましくは排除することによって，伝送システムを，少なくとも１つのデータ光ファイバによって，翼の翼型の操縦用ケーブルと一体化することができる。
【００３８】
ただし，ケーブル内への光ファイバの挿入は，操縦用ケーブルが高弾性率ファイバを通常有することと，使用環境はケブラーにとってもＵＨＭＷポリエチレンにとっても困難な環境であることとを考慮する必要がある。既知のように，ケブラーは浸透性(seepages)があり，水を吸収しやすいため，酸性雨又は局地的汚染物質によって導電率が上がる可能性がある。そのため，例えばＴＨＦＴ製の保護用シース又は編組の使用が必要になる。シース又は編組は磨耗防止機能も果たすであろう。この場合，光ファイバの自然な配置は，シースとファイバ束との間になるであろうが，光学部品がケーブルの弾性歪みと同じ弾性歪みを受けないように，長さに一定の自由を与えるように注意する。
【００３９】
ＵＨＭＷポリエチレンの場合は，ケブラーに対する考慮事項が有効であるが，その使用上の問題，いわゆる「クリープ」，すなわち作用力下での経時的な不可逆的伸長をさらに考慮する必要がある。クリープが発生すると，光ファイバを備えたケーブルの交換が頻繁に必要となり，結果として実使用時間が短くなる。ただし，ポリエチレンと併用でき，この問題を軽減し，ＵＨＭＷ束自体に光ファイバを織り込めることと組み合わせて考慮できる材料は存在する。ただし，断面は直径の二乗で増加することを強調する必要がある。したがって，ケーブルの負荷の大きさは，クリープを発生させず，空気力学的抗力，すなわち空中へのケーブルの進入による抵抗を増加させずに，最大必要な力に応じて容易に決められる必要がある。さらに，抗力がより小さく，揚力がより大きい形状にするには，翼の翼型のケーブル断面の幾何学的モデリングが有用な解決法となりうるであろう。
【００４０】
ケーブル内の他の光ファイバは，翼の翼型上の第１の検出手段への給電に使用することができる。マルチモードの低損失ファイバに地上側で十分な量の光を導入すると，翼の翼型側の例えばＧａＡＳ製のマイクロ光起電モジュールによって光を再変換することができる。
【００４１】
あるいは，伝送システムは，第１の情報群の伝送を高周波で行うことができる。このような解決法は，確かに，電気的接続の回避を必要とする通信のために最も自然な方法に思われるが，エネルギーの観点から困難になりうる。
【００４２】
情報の伝送が光ファイバによって解決されたとしても，冗長性の理由により，高周波による伝送によって代表される別の資源を維持しておくことは何れにせよ必須となりうる。したがって，無線通信が光ファイバによる通信に対する予備の解決法を表す場合は，光フローの受信確認に起こりうる割り込みに注意しながら監視機関(watchdog)によってその起動を指令することもできる。
【００４３】
明らかに，高周波伝送方式は，第１の情報群を地上の処理及び制御手段に送信するために，極めて多種の通信プロトコルを使用することができる。例えば，単方向連続ストリームプロトコルの使用によって，低通信レベル，物理層が高周波メディエータとなるであろう。このメディエータは，センサによって提供されるデジタル情報の単純なＦＳＫ変調器とすることができ，継続的にアクティブにしておくことができるが，これはエネルギーの連続的吸収を意味する。ただし，情報伝送のための所要時間及び電力を削減するために，以下に示すようないくつかの解決法を提供することができる。
−高利得指向性アンテナ(high gain directional antennas)。気流に対する抵抗を増加させないアンテナを，既存の形状寸法に準拠したリード線によって得ることができる。適切な場所は，翼の翼型に隣接するケーブルの長さ，又は翼の翼型の壁とすることができる。これらの２つの配置は，処理及び制御手段と通信する対応する受信アンテナを収容する操縦ユニットに常に向けられているという利点を有する；
−搬送波の抑圧。これは，単側波帯伝送として知られている解決法であり，大きなエネルギー節約を可能にするが，伝送可能なビットレートが低下する；
−非同期起動。この解決法は，専用のソフトウェアを送信機上に必要とする。このソフトウェアは，ビデオ圧縮のキーフレームの概念を採用することによって，データストリームの意味を評価し，最も意味のある時点においてのみ情報を送信する。この利点が重要となりうる理由は，データ圧縮係数と同様に計算できるエネルギー需要減少係数を得ることができるからである。
【００４４】
あるいは，キャラクターシーケンス(characteristic sequence)及び妥当性検査なしにデータフローを転送するために，インターネットで使用されているような，映画及び無線放送に適したデータグラムパケットプロトコルを使用できる。このプロトコルは双方向性であるため，通信リズム及び関連の電気吸収を検査する負担を受信ステーションの制御部に肩代わりさせることができる。受信ステーションの制御部は，必要な場合にのみ，又は制御システムの動的モデルを実際のステータスに合わせて再調整するためにのみ，センサに問い合わせることができる。
【００４５】
あるいは，ネゴシエーション式非同期トランスポートプロトコルを使用することができる。これは，実行がより複雑であるが，前記の各解決法の全ての利点を合わせ持つことができる。このプロトコルは，実際に，第１の検出手段側及び処理及び制御手段側の両方から通信を開始できる，極めて軽くかつ鋭敏な双方向性プロトコルである。スタックが存在しないことにより，ビットレートを損なう可能性のある待ち時間がないという事実がもたらされる。
【００４６】
別の代替実施形態においては，超音波伝送システムの使用を提供することができる。
【００４７】
２つの加速度計は，翼の翼型上の磁力計と共に，７つの情報フローを１秒当たり数千サンプルの割合で生成する。翼の翼型から地上に向かうこのような生データの流れは，伝送するには過剰であるばかりでなく，幾何学的モータには実質的に無用である。幾何学的モータは，実際に，システムの規模及び時定数に適合した周期で動作を繰り返す必要があり，更新された位置データを数値制御部に連続的に提供し，より妥当なデータを入力として要求する。このような目的のために，翼の翼型の機上で第１の情報群３ａの全て又は一部の前処理を行い，伝送のため及び幾何学的モータ７ａによる処理をより容易にするために適した前処理された第１の情報群３ａ’を提供するように構成された前処理手段１１を使用することができる。このような目的のために，加速度計は，一体化された前処理ＤＳＰ（デジタル信号処理）手段１１を備えることができる。
【００４８】
さらに，前述のように，翼の翼型の飛行軌道を知るために有用な情報の収集のために使用されるＭＥＭＳ型加速度計は，静的加速度（重力）及び動的加速度の両方に感応する。翼の翼型の位置及び向きを得るために有用な角度を測定するために重力（静的）加速度を使用しなければならないため，翼の翼型が受ける強烈な空気力学加速度から静的加速度を隔離するという問題が発生する。このアクティビティは，適切なアルゴリズムに実行させることができる。このアルゴリズムは，伝送方式によって利用可能になる伝送速度と互換性のない速度で必ず周期的に実行される必要があるので，翼の翼型上の前処理手段１１によって実行される必要がある。
【００４９】
本発明によるシステム１は，第１の検出手段の給電システム及び翼の翼型上の伝送システムの構成要素の給電システムのうちの少なくとも一方をさらに備える。明らかに，このような第１の手段及び構成要素は，それ自体の電池によって自己給電することができる。ただし，本発明によるシステム１は，特に「回転」システムと併用される場合には，電池の交換又は再充電のために極めて頻繁に翼の翼型を地上に戻し，これに伴って「回転」システムの動作を停止させなければならないという手間を避けるために，極めて高いエネルギー自律性を必要としうることを考慮する必要がある。さらに，システム１は，雨，雪，氷，風の大変動，空中放電，日中，夜間，太陽などの自然の力及び事象に連携して動作できる必要があることを考慮することは有用である。翼の翼型上のエネルギー需要を制限するために，自己給電に代替する方法が複数提供されている。これらの代替法は，太陽及び見掛けの風要素を有効利用する。実際に，給電システムは，光起電薄膜モジュールをプラスチック支持体上に備えることができる。これは，翼の翼型に，その空気力学特性及び重量を変更せずに，好都合に取り付けることができる。これらのモジュールは，翼の翼型上の電子回路に給電するために十分な量のエネルギーを生成し，搭載されうる蓄電池の夜間の再充電能力を増加する必要があることは言うまでもない。
【００５０】
あるいは，翼の翼型の周囲で常に利用可能な見掛けの風の流れを有効利用することもできる。したがって，給電システムは，小型の永久磁石発電機に組み込まれて(keyed-in)，見掛けの風によって給電される風力マイクロタービンを少なくとも１つ備えることができる。
【００５１】
本発明は，駆動翼の翼型の飛行を，好ましくは前記システムに似たシステム１を介して，自動的に制御する方法にさらに関する。特に，本発明による方法は，翼の翼型の観察及び将来の飛行条件の予測に基づく「好適な制御方法」に従い，臨界状況及び予測による誤差を考慮して予測的に働くので，局所的極大値，振動，及び翼の翼型の操縦の不安定性を回避できる。既に述べたように，本発明によるシステム１は，処理及び制御手段７が位置，加速度，力，及び他の幾何学的に定義された情報を入力として取得し，これらの情報を処理し，出力として翼の翼型の飛行軌道を制御するウインチを操作するように構成されている。
【００５２】
本発明による方法を実施するための論理をより詳細に説明するには，翼の翼型の挙動の力学を再考察するのが有用である。特に図３を参照すると，操縦用ケーブル２１を地上に拘束している点と一体化された基準点に対して，以後の各瞬間において翼の翼型２の風の前方，すなわち翼の翼型２が捕捉することができる気流Ｗの状態を図式的に理解することができる。図３は，実際に，翼の翼型２の航行区域である１つの球の４分の１を描いている。この球の中心には，翼の翼型２が操縦用ケーブル２１に対して最大牽引力を示す区域，いわゆる「パワーゾーン」３１が示されている。「パワーゾーン」３１から翼の翼型２が飛行できるウィンドウのゾーン３２を通って離れるに伴い，操縦用ケーブル２１上の牽引力が漸次減少し，翼の翼型２が飛行できるウィンドウの縁端部２２に達すると，操縦用ケーブル２１上の牽引力が大きく低下する。
【００５３】
次に，図４ａ及び図４ｂを参照して，現在の瞬間において理想的な「到達目標」平面Ｐの中心に位置付けられている翼の翼型２を考えてみる。この平面は，２本の操縦用ケーブル２１によって形成された角度の二等分線に対して直角を成すと一義的に定義される。本発明による方法は，システム１を通じて操作することによって，翼の翼型２が平面Ｐの中心の現在位置から取りうる飛行軌道ＴＶ１，ＴＶ２，ＴＶ３…ＴＶｎのうちの何れか１つを選択べきであるか否かを決めることができる。この平面Ｐ上において，各点に到達するために翼の翼型２が移動できる飛行軌道を所要時間(necessary time)Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，…Ｔｎに応じて分割することができる。特に，「回転」システム２０のアーム２０ａの以後の角位置に対応する以後の時間間隔を考慮することができる。これによって，翼の翼型２の飛行軌道は，アーム２０ａの移動に同期して発生する。
【００５４】
簡略化のために，座標が翼の翼型２に関連付けられた図４ｂを特に考察する。このデカルト座標系は翼の翼型２に一体化されており，翼の翼型２と共に空中を移動する。したがって，翼の翼型２は平面Ｐの中心に常に位置する。時間のみが流れる。この図は，将来の評価であるため，進むべき点を示していない。第１の時間間隔(time interval)Ｔ０が経過すると，翼の翼型と一体化した座標系は「到達目標点」を再び描く。この「到達目標点」は，時間Ｔ１がＴ０になること以外は前の到達目標点と全く同様である。以降も同様である。したがって，Ｔ１は，翼の翼型２がその飛行軌道において１段階で到達できる点の集合を表し，Ｔ２は２段階で到達できる点の集合を表す。以降も同様である。翼の翼型２は，何れにしても常に「到達目標」平面Ｐの中心に位置している。
【００５５】
簡略化のために，図４ａ及び図４ｂは，一例として時間Ｔ２までの「到達目標」平面Ｐを示しているが，観察可能な段階の数ｎが異なりうることは言うまでもない。
【００５６】
本発明による方法は，それ自体の制御戦略を評価し，翼の翼型が実行すべき飛行軌道を選択するために，飛行及び制御パラメータを使用する。
【００５７】
そこで，図５を参照すると，本発明による方法のための飛行及び制御パラメータの一部が図式的に含まれた「到達目標」平面Ｐが示されている。
【００５８】
図５は，簡略化された形態のパラメータが空中で如何に変化するかを示し，翼の翼型２の座標系に一体化されたモデルにおける「回転」システムの回転並進(roto-translations)の複雑さを減少させている。このようなパラメータの形態及び特性は，翼の翼型２の飛行戦略を制御部に決定させるための情報の必須部分である。実際に，この方法では，最適な風を得るために理想的な高さＱに達するために，最適な動き，方向，及び位置，すなわち風に対して最良な取付角を表すことが可能であるばかりでなく，同時に他のパラメータ，例えば望ましい最大牽引力の領域Ｔ，禁止領域ＺＩ（例えば許容できない構造的応力状況，不安定性，過度の力などが存在する領域）のパラメータ及びシステム１の機能パラメータ，例えば翼の翼型２の飛行パラメータを一定に維持し，操縦用ケーブルの長さ（動的長さ）を即座に調節するために使用される釣合い錘Ｃがそれ自体の動力学の半分に維持される領域のパラメータを表すことができる。釣合い錘に対応するグラフＣは，例えば，釣合い錘を上昇又は下降させるために有用な位置を取ることができる。また，操縦ユニットのウインチをパラメータに従わせることもできる。その理由は，これらのウインチはケーブルの絶対長を指し示すからである。他方，高さパラメータＱのグラフは，高さの問題にとって最適な領域を表す。また，操作パラメータＭのグラフは，方位角ジャイビング(azimuth gybing)として定義される翼の翼型２の飛行における最も重要な操作を実行するための最適な領域を表す。方位角ジャイビングは突然の操作であり，この操作の間に飛行トラバース(flight traverse)間を素早く移行するように翼の翼型２が操縦される。特に図６を参照すると，全般的に，駆動翼の翼型２が捕捉した風を走査できる場合に駆動翼の翼型２が操縦用ケーブル上（ひいては「回転」システム２０のアーム上）に加えることができる牽引力は，翼の翼型を最大風圧抵抗（抗力）点で不動に維持することによって加えられる牽引力よりはるかに大きいばかりでなく，翼の翼型が「回転」システム２０の回転に対して制動効果を有する領域が完全に失われることが分かる。風上の領域３７，すなわちボウラインにおいて，翼の翼型２の飛行を操縦する機能によって方位角ジャイビングを実行できる。方位角ジャイビングとは，２つのトラバース３６及び３８間の素早い移行であり，その間に翼の翼型２が空中を移動する距離は，「回転」システム２０がその時間内に移動する外周３４の円弧に沿った距離の少なくとも３倍に等しい。飛行の制御は，その操作を迅速に実行するだけでなく，その操作がエネルギーの生成に負の影響を決して与えないように注意する必要がある。図６において，各翼の翼型の位置はランダムである。すなわち，この画像は，「回転」システムの動作の上面からのスナップショットと看做す必要がある。この構成において，各翼の翼型は，風の最大強度を自由に探ることができ，翼の翼型が直前に通過して，消耗された風の前方領域を避けることができる。
【００５９】
各グラフの寸法（高さ，釣合い錘など）は，関連するパラメータに対する許容範囲に比例する。各パラメータは，それぞれ相対重みＰＱ，ＰＣ，ＰＭ，ＰＺＩ，ＰＴすなわち全ての高さに対する相対高さを有する。これについては，以下に説明する。
【００６０】
図５に示す平面Ｐから，操作を実行して，時間間隔Ｔ０が経過すると，次の決定のために再計算された新しい平面Ｐに移動する。全体的な状況が一定であれば，各パラメータに関連するグラフは一点に集まる傾向がある。検討対象の各パラメータについて最適領域を図式的に表現するという選択は，曖昧さを解消し，どの決定を選択すべきかを理解するための方法である。このような手法は，局所的極大値，すなわち最適と思われるがそうではない位置に陥ることを避けるために有用である。
【００６１】
本方法は，翼の翼型の飛行高さと，釣合い錘の動力学と，牽引力の値と，禁止領域における安全性の計算と，操作を行うべき時間とに関する情報が，直接的な形態で，又はシステム１の検出手段によって検出された第１及び第２の情報群から導出された形態で，常に利用可能である。例えば，翼の翼型の飛行において最も重要な操作，すなわち方位角ジャイビングとして定義されている操作を考慮してみる。この操作を実行すべきか否かの決定は，誘発事象とすることができる。すなわち，このような条件下においては，実際に，本発明による方法は，操作の実行を最優先させるべきかを翼の翼型に示す緊急段階を提供することができる。先見性のある方策は，この操作を示唆する必要性なしに自動的に案出するということを排除するものではない。良好な評価時間深度に達すると，現在の情報及びパラメータに応じて計算された理想的な時刻にジャイビングが発生する。その理由は，ジャイビングは，牽引力を失わず，釣合い錘上の動力学を失うことなく，禁止領域に進入せずに一定の高さに従うために，おそらく最も高度な操作であるからである。
【００６２】
この方法のステップは，翼の翼型の飛行軌道が取ることができる方向をステップ毎に決めるものであり，以下の表１のようなマトリックスとして視覚的に表すことができる。このマトリックスは，各パラメータについて，時間Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２…Ｔｎにおける操縦用ケーブルの重心に対して垂直な平面上の最良の座標ＸＹを含む。
【００６３】
【表１】
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【００６４】
したがって，表１のマトリックスは，所望のデータを含む。現在の高さと所望の高さとの間の差から，数値制御部のロジック，すなわち誤差の計算を行うことができる。この特性は，このマトリックスにおける固有の特性である。すなわち，Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２…Ｔｎについて現在の座標と所望の座標とが実質的に存在する。このマトリックスで扱われる全てのパラメータは，瞬間(time instant)Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２…Ｔｎについて一対の値ＸＹを生成する。次に，本方法は，翼の翼型が置かれている状況を写真に撮り，図５の平面Ｐを数値と座標とに変換する。例えば，高さの問題を考慮すると，マトリックス値ＱＸ０Ｙ０は，高さパラメータの近傍にある点を指し示すものであり，図５の高さＱのグラフの中心に向かう傾向がある。円形の形状は，その傾向，すなわちＴ１，Ｔ２における上昇が明確である時点で全てを一致させる。牽引力の場合，本方法は，理想的な点の経時的展開を既に計算できている。したがって，所望のデータの形態は円形ではない。
【００６５】
明らかに，各関連パラメータＱ，Ｃ，Ｍ，ＺＩ，Ｔの相対的な重みＰＱ，ＰＣ，ＰＭ，ＰＺＩ，ＰＴは設定可能であり，このような設定を動的（遡及的）に行うことができる。例えば，現在の高さに対する所望の高さの平均誤差などを分析することによって，本方法は，満たすことが最も難しいパラメータを認識できる。遡及的方法は，最も重要なパラメータに関する決定がより重要になるように，このようなパラメータの重みを修正する。この種の誤差に，測定値，例えば，最大誤差値に対してパラメータごとに標準化された測定値（パーセント）を与えることができる。例えば，釣合い錘が常に力学中心の外側にあり，そのストローク端に達する危険がある場合は，この標準化によって，間違い原因の大半となるパラメータがいずれであるかを見つけることができる。これは，各パラメータの重みを調整する独立の方法とすることができる。
【００６６】
本方法は，各パラメータについて最良の座標を収集し終えると，時間Ｔ０における全ての座標のベクトル和を計算するステップを提供する。得られるベクトルはＲＸ０Ｙ０である。これは，まだ翼の翼型が移動すべき飛行軌道の方向ではない。その理由は，将来の予測が未だ検討されていないからである。次に，本方法は，全ての将来の段階ＲＸ１Ｙ１，ＲＸ２Ｙ２，…，ＲＸｎＹｎについてのベクトル和を計算し，その後に時間の重みＰＴ０，ＰＴ１，ＰＴ２…ＰＴｎが導入される。この重み付けは，短期的戦略を優先させると同時に，潜在的に危険(critical)な領域への翼の翼型の移動を回避する。
【００６７】
また，時間の重みＰＴ０，ＰＴ１，ＰＴ２…ＰＴｎも設定可能であることは言うまでもない。
【００６８】
表１のマトリックスの計算によって，本発明による方法は，翼の翼型の操作によってその飛行軌道に沿って向かわせる理想的な瞬間的座標（到達目標点）を位置決めする。理想的な座標を抽出し，翼の翼型をその到達目標点に到達させるために，操作と操縦用ケーブルの制御とを担う必要がある。次に，本方法は，翼の翼型を現在位置から到達目標点に到達させるために最良の経路（禁止領域などを迂回する最短経路）を選択するステップを含む。したがって，このステップにおいて，本方法は，到達すべき目標点に応じて，最短時間で到達目標点に到達するために最良な飛行軌道を決定する。その理由は，翼の翼型を到達目標点のシーケンス上に常に最善に位置付けることは，最大の安全性で，動的仕様に最大に準拠して最大エネルギーを生成することが保証されるからである。このステップにおける問題の中心は，到達目標点の座標を如何に移動させるかである。したがって，最良の経路を選択するステップは，翼の翼型の動的モデル（ＦＶＭ）によって支持される慣性航法システム（ＩＮＳ）を使用し，ケーブル上の牽引力の差に応じて翼の翼型が有しうる反応率と共に，翼の翼型の飛行の平衡状態及び慣性を考慮する。慣性及び牽引力は，翼の翼型の操作の法則を記述する。したがって，取りうる全ての経路を評価し，操作を決定木によって評価することによって，最良の経路の（予測的）評価を考慮することが適している。この段階においては，見掛けの速度及び牽引力を考慮し，最良な経路戦略を正確に評価することができる。慣性航法と，動的モデリングによって与えられた情報，すなわち翼の翼型の位置の履歴と，制御入力と，翼の翼型自体に働く力とから得られた運動モデルとの間の相乗効果は，過去において，車両の運動方程式を用いて広く実証されている（例えば，コイフマン（Koifman）及びバー-イザック（Bar-Itzhack)，１９９９年，及びマ(Ma)他，２００３年）。これらの研究により，車両モデルを使用することの主な利点は，ＩＮＳにおける誤差源を観察する能力の向上であることが実証されている。
【００６９】
慣性航法システムＩＮＳにおいて，座標系ｎ＝［Ｎ，Ｅ，Ｄ］（北，東，下）を基準とした翼の翼型の位置（ρｎ），速度（ｖｎ），及びオイラー角（Ψ）は，次のように計算される。
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式中，ｇｎは重力加速度，ｆｂは３つの軸上の加速度ベクトル，ωｂは回転である。Ｃｍｂ及びＥｎｂは，それぞれ変換及び回転マトリックスであり，次のように定義される。
2009536131.tif 000005
式中，ｓ（．），ｃ（．）及びｔ（．）は，ｓｅｎ（．），ｃｏｓ（．），及びｔａｎ（．）を表し，Ψ＝［φ，θ，ψ］はオイラー角である。
【００７０】
６つの自由度を有する翼の翼型の動的モデル（ＦＶＭ）は，代わりに一組の方程式によって構成される。この方程式は，システム１から既知として想定される翼の翼型の制御変数によって位置，速度，オイラー角，及び回転で構成される，翼の翼型の状態変数を提供する。翼の翼型の動きは，以下の一連の運動方程式によって記述できる。これらの方程式において，車両に働く力は，翼の翼型の位置，速度，オイラー角，及び現在の回転の関数である。
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式中，ｖｂ＝［ｕ，ｖ，ｗ］は，翼の翼型の座標系における３つの軸に沿った速度成分であり，ωｂ＝［ｐ，ｑ，ｒ］は，翼の翼型の回転であり，Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚ及びＩ，Ｍ，Ｎは，力の成分及びそれぞれの固有の軸に沿って翼の翼型に作用するモーメントの成分である。ｇｘ，ｇｙ，ｇｚは，翼の翼型の座標系において分解される重力加速度ベクトルの成分であり，その質量はｍで表される。係数Ｃ０‐９は，慣性マトリックスＩから得られる。
【００７１】
例えば，翼の翼型の動的モデルＦＶＭを慣性航法システムに対する支援として適用できる２つの方法が存在しうる。第１の方法は，ＩＮＳ及びＦＶＭからそれぞれ個別に得られるような翼の翼型の速度及び姿勢の比較及び修正を伴う。第２の方法は，慣性測定ユニット（ＩＭＵ：Inertial Measuring Unit）を直接較正するために，ＦＶＭによって実行される加速度及び回転の予測を使用する。どちらの場合も，ＩＮＳは，翼の翼型上のＩＭＵによって提供された加速度及び回転の測度を演算するために，翼の翼型の位置，速度，及びオイラー角（回転を示す）を処理する。ただし，第１の方法では，翼の翼型モデルは，航空機自体の制御入力を用いて翼の翼型の速度及び角度を計算する。さらに，ＦＶＭ及びＩＮＳを実行するにあたっては，四元算法に基づく数学に関する最新の進歩を駆使している。拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ：Extended Kalman Filter）の仕事は，ＩＮＳ及びＦＶＭによってそれぞれ生成された速度及び角度データの差を観察することによってＩＮＳ及びＦＶＭの誤差を評価することである。
【００７２】
他方，第２の方法においては，加速度及び回転の推定を制御入力から直接計算するためにＦＶＭが用いられる。したがって，拡張カルマンフィルタの入力は，ＦＶＭによって計算された加速度及び回転の推定値と，使用したセンサから読み取られた値との間の差で構成される。したがって，センサ及びＦＶＭの加速度及び回転誤差を推定するためにＥＫＦが使用され，次にこれらの誤差に基づき，センサ及びＦＶＭを修正する。
【００７３】
ただし，翼の翼型の操作は，較正の問題を有する。操作者が操作量を決定できることは事実であるが，その量は未だ定義されていない。実際に，利得が過剰であると，慣性原因，運動連鎖の弾性（ウインチは地上にあり，操作は空中で行われる），及び測定遅延（無視可能）による振動の危険性がある。したがって，操作が未較正で，不十分又は過剰に実行される危険性がある。このような操作は，連続的な修正（逆補償）の実行を必要とし，制御不能な振動を起こす危険性を伴う。この問題群を解決するために，この制御技術は，Ｈ無限大及び既述のカルマンフィルタなどの技術を既に考案している。これらの技術は，システム上で較正されるか，又は自己較正する技法及びフィルタを用いて操作を制限することにより作動遅延を障害の１つ，すなわち制御部が管理すべき雑音の１つと看做している。本発明による前記方法は，本発明によるシステムの情報処理能力の関数であるような時間深度を有する予測機能を備えることができる。前記問題の予測を可能にする別の主要な特性は，処理及び制御手段が加速度に関連する情報を受け取ることである。したがって，過度な操作は，その動きが発生する時点よりはるかに前に感知され，システムは臨界前の状況になる。この状況においては，動きに先んじてデータ１８０°を提供するセンサの能力により振動が起きない。位置データを直接利用できるようにした場合は，障害が発生すると新しい操作が実行されると共に，加速度によって障害が通知されることになるだろう。
【００７４】
したがって，前記により，本発明による方法は，以下のステップを含む。
ａ）翼の翼型の飛行軌道の現在の瞬間に関する第１の情報群３ａを第１の検出手段３によって検出するステップ。おそらく，前処理された第１の情報群３ａ’を得るために，第１の情報群３ａの全て又は一部を前処理手段１１によって前処理する。
ｂ）翼の翼型の飛行軌道の現在の瞬間に関する第２の情報群５ａを第２の検出手段５ａによって検出するステップ。
ｃ）第１の情報群３ａ，３ａ’を，伝送システムを介して処理及び制御手段７，特に幾何学的モータ７ａに送信するステップ。
ｄ）第２の情報群５ａを処理及び制御手段７，特に幾何学的モータ７ａに送信するステップ。
ｅ）第１の情報群３ａ，３ａ’及び第２の情報群から，直接又は間接的に，少なくとも翼の翼型の現在位置ＸＹ及び現在の飛行高さと，釣合い錘の動力学と，操縦用ケーブル上の牽引力とに関する値を得るステップ。
ｆ）高さＱ，釣合い錘の動力学Ｃ，操作Ｍ，禁止領域ＺＩ，操縦用ケーブルの牽引力Ｔなどの飛行及び制御パラメータを定義するステップ。おそらく，このようなパラメータのそれぞれについて許容範囲を定義する。
ｇ）飛行及び制御パラメータのそれぞれについて相対的な重みＰＱ，ＰＣ，ＰＭ，ＰＺＩ，ＰＴを定義するステップ。
ｈ）次の時間Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２…Ｔｎにおける最良の座標ＸＹを各パラメータについて計算するステップ。
ｉ）時間Ｔ０における全ての座標のベクトル和ＲＸ０Ｙ０を計算するステップ；
ｊ）将来の全ての時間Ｔ１，Ｔ２…Ｔｎについてのベクトル和ＲＸ１Ｙ１，ＲＸ２Ｙ２…ＲＸｎＹｎを計算するステップ。
ｋ）これらのベクトル和に対する時間重みＰＴ０，ＰＴ１，ＰＴ２…ＰＴｎを定義して適用するステップ。
１）翼の翼型の操作が向かうべき理想的な瞬間座標（到達目標点）としてＲＸ１Ｙ１，ＲＸ２Ｙ２…ＲＸｎＹｎのうちの最良の座標を選択するステップ。
ｍ）翼の翼型を現在位置から到達目標点に移動させるために最良の飛行軌道経路ＴＶ１，ＴＶ２，ＴＶ３…ＴＶｎを選択するステップ。
ｎ）好ましくは，翼の翼型の動的モデル（ＦＶＭ）によって支持されている慣性航法システム（ＩＮＳ）を使用してシステム１の数値制御部７ｂを介して操縦ユニットを動作することによって翼の翼型を現在位置の座標から到達目標点まで移動させるステップ。
ｏ）制御ループの頻度として定義された時間間隔Δｔ毎にステップａ）からｎ）を繰り返すステップ。本発明による方法は，Δｔの長さを遡及的に調節するステップをさらに含むので，事実上，ループ頻度を調節可能にできる。Δｔが短い場合，方法は，正確かつ詳細だがおそらく過剰であり，ほとんど先見性のない，短期的な予測的分析を実行する。その理由は，経時的に起こりうるｎ個の段階は，現在の瞬間から最適時間距離に全体としては到達しないからである。したがって，実行される翼の翼型の飛行経路の時間深度を最適化するために，将来を予測するステップをステップの長さに関係付ける必要が生じる。したがって，将来に過度の量に及ぶ予測を実行する機会を評価することが適している。すなわち，安定条件下においては状況が繰り返されるので，「回転」システムの回転を２回以上提供することは無用であると想定することは妥当である。Δｔの理想的長さは，おそらく，翼の翼型の方位角ジャイビングなどの複合操作の長さに対応する長さである。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明による駆動翼の翼型の飛行を自動的に制御するシステムの主な構成要素を示すブロック図。
【図２ａ】既知の「回転」式システムに拘束される駆動翼の翼型に関連する座標系を示す図。
【図２ｂ】重力加速度を示すベクトルのベクトル分解を示すグラフである。
【図３】気流の方向及び向きに対する駆動翼の翼型の航行区域を示す図。
【図４ａ】本発明による方法の駆動翼の翼型の三次元の飛行の到達目標点を示す図。
【図４ｂ】図４ａの平面図。
【図５】図４に本発明による方法のいくつかのパラメータを加えた図。
【図６】本発明によるシステム及び／又は方法によって操縦される翼の翼型のある飛行段階における既知の「回転」式システムの上面図。
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３】
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【図４ａ】
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【図４ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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