Floriske.nl's heli avontuur

Gisteren van iemand een jlog 2.6 overgenomen. Dan kan ik tenminste ook met de jive vluchten gaan loggen.

Daarnaast heb ik een 14SG met R7008SB rx met Telemetrie en de Jlog fungeert ook nog eens als 8 telemetrie sensoren!

Ubat == Accuspanning (V)

Imot == Motorstroom (A)

mAh == Totaalverbruik (mAh)

RPM Rotor == rotor rpm

tFET == ESC FET temperatuur

tBEC == BEC Temperatuur

throttle == gas (0..100%)

PWM == throttle pwm (0..100%)

1 sensor waarbij je kan kiezen uit:
• Ibec == BEC stroom
• Ubec == BEC spanning
• externe RPM == externe jlog rpm sensor
• Speed == externe jlog snelheids sensor

1 sensor waarbij je kan kiezen uit:
• externe Temperatur#1 == externe jlog temp sensor
• externe Spannung 0..12,8V == externe jlog volt sensor

Waarschijnlijk ff puzzelen om alles aan de praat te krijgen maar wel een mooie upgrade voor de logo!
 
Oeps, ik heb niet goed opgelet bij de aanschaf van de jlog.

Deze blijkt "telemetry only" te zijn. Ik wist niet dat die versie er ook was. Niet goed opgelet dus.

Een upgrade naar "logging only" kost € 15,- en naar "telemetry + logging" € 60,-
 
Laatst bewerkt:
Naar blijkt kan ik telemetrie ook gewoon loggen met m'n zender.

Binnenkort eens proberen, als dat een beetje fatsoenlijk werkt hoef ik ook de j-log niet te updaten.

Telemetrie werkt in ieder geval prima! Super handig om bijvoorbeeld rpm's etc. uit te kunnen lezen. Zelfs het stroomverbruik klopt vrij aardig. Zit maar 2.5% tussen de telemetrie- en bijgeladen waarde.

Vlieg de 600 nu op 2100rpm (max aangeraden door mikado), meer dan voldoende power en kan als ik wil toch zo'n 7 minuten vliegen met 4000mAh 10S
 
Loggen met de zender werkt goed:

- loggen op sd kaart met de zender
- log met ffs als csv van de kaart halen
- inlezen in logview studio (waar een preset voor fasstest telemetry in zit)

Zelfs alle zenderkanalen worden gelogd
 
Het wordt denk ik tijd voor een maatje grotere tailblades op de logo. Bij bijvoorbeeld (knife edge) piro's met flinke tegenwind komt hij zo nu en dan wat tekort.

Gain zit al op z'n max dus dat valt niks meer te winnen en ik vlieg ook al op 2150 rpm (max. wat Mikado adviseert) dus daar valt ook niet veel meer te halen.

Er zitten nu stock rotor star 95mm bladen op. Veel mensen vliegen met 105mm dus dat zal het wel gaan worden.
 
Inmiddels 105mm besteld. Ben benieuwd.

252895031.jpg
 
Ik vlieg met het max. door Mikado aangeraden toerental en nog houdt de staart zich zo nu en dan niet.

Het kan ook zo maar zijn dat de veel te beperkte instellingen van de V-Bar Express de boosdoener zijn dus ook die ga ik maar eens upgraden naar Pro.
 
Zou het eerder in de setup zoeken... uitslagen van tail maximaal? ... anders wellicht mechanische wat aanpassen om grotere uitslagen te krijgen
 
Is de afstand van het hart van de tailservo hevel tot de stuurstang okee? Ik weet dat er op 600SE 105mm tailblades zitten maar dit in combinatie met 593 mm mainblades. Misschien een andere tailservo proberen?
 
Laatst bewerkt door een moderator:
Uitslagen staan maximaal, alles loopt soepel, gain staat maximaal en de servo moet het makkelijk aan kunnen.

Ik ben al meer mensen tegen gekomen die met 105mm tail blades zijn gaan vliegen omdat ze anders niet genoeg power in de staart kregen
 
Vbar inmiddels geüpgrade naar Pro. Kan ik tenminste wat meer instellingen aanpassen.

Bijvoorbeeld de Rudder expo, deze staat in Express standaard op 50% en is niet aan te passen. Dat is te hoog naar mijn zin.

Ook maar eens wat gaan spelen met wat hogere I gain op de staart, misschien dat deze zich dan wat beter houdt.

Verder de optimizers ook eens proberen. Kijken wat daar uit komt. En even uitzoeken hoe laag ik met de deadbands kan gaan met de Savox servo's.
 
Vandaag weer (helaas maar 2x) gevlogen. 1 volle vlucht en 1 "Tail optimizer" vluchtje. Daarna dichte mist helaas.

Inmiddels de flight style, agility en yaw rate verhoogd, rudder expo verlaagd. Voelt goed zo.

Geen problemen gehad met de piro's vandaag maar het waaide ook nauwelijks. Staart zit soms nog wel tegen het resoneren aan dus misschien nog 1 puntje minder gain er op.

Uit de optimizer vlucht kwam een wat hogere waarde voor linksom (49) tov rechtsom (19).

Linksom heeft de staart ook wat minder uitslag dan rechtsom (logisch omdat dit met het koppel mee is). Het lijkt me dat straks met de grotere bladen deze waarde nog wel wat omlaag zal gaan.

Ze zeggen overigens dat je je bij 80 of hoger pas zorgen hoeft te gaan maken.
 
Ik was wat over PID aan het lezen en kwam dit artikel tegen:

http://rctodayshow.com/tech-topics/ten-minute-tips/alexs-secrets-of-the-pid/

Erg handig voor PID n00bs als ik ;)

Alex’s Secrets of the PID
by Alex “OnTheSnap” Rose

Alex’s Ten Minute Tip: Secrets of the PID

OK, so first lets define what we’re trying to solve. Lets define what a “system” is. Our example for this is a car. The car, wheels, and steering wheel is our system. Our goal is to keep the car centered on the road, on the right side, and centered in our lane.

So how do we do this? First lets try the simplest approach. Lets make an “open loop” system. What does this mean? Well we give an input to the steering wheel, it changes course. But there is no feedback. No way to know where the car is. So this isn’t so useful. OK.

So now lets do better. Lets implement a sensor. This sensor tells us how far from our “setpoint” we have deviated. The farther we’ve deviated the higher the output from the sensor. This is a closed loop system.

OK, so now lets use this sensor. First lets take the sensor output, and just react 100% to correct the error. Well now you can imaging the car violently zig zagging down the road. We want to do better than this. So lets introduce the idea of varying the response to the error proportionately to the size of the error. If the car is way off course, we give a big correction. If the error is small, we give a little correction. This is way better! Because the response is proportional, call it P. We can scale this value to adjust how quickly the system responds to try and find the best value for our system.

So this works ok, but wait there is a problem. Our mechanical systems have some “play” or noise in them. The sensor has some limited accuracy. The end result, is that we never quite hit our target perfect. Always some oscillation around the set point. It doesn’t work great. We have to wait until the error is large enough to react, and then correct. If you’re a few inches off the target, you may turn a little to correct. But the slop in the system doesn’t make the wheels turn. Since you are going in the right direction, you’ll just end up staying off course by a few inches forever. Annoying!

So to fix this we introduce another parameter to our control system. This parameter can look at the history of errors of our setpoint and provide a correction factor to eventually get us back on course. This in effect, holds our setpoint, or heading. And effectively cancels out the “play” in the mechanical system.

Great! So now we have something that reacts to errors, and pulls us back. And also works to keep us on our desired heading. Lets call this I. The Integral (summation) of the errors of our setpoint.

But wait, there is another problem. Lets say a huge gust blows our car way off course. Our response is strong, and the car yanks itself so hard back on course, the tires lift off the ground and we are in trouble. OK, this is not good. So what do we do. We need a way to slow down the corrections. The slowing effect should increase as the magnitude of the response increases. So we calculate the Derivative of the error. Call itD. Now we can increase P for a fast response, but not overdrive the system so that it’s too quick when the errors get big.

This is great! Now we can really dial in our system to smoothly drive the car down the road.

So now we understand the basics of PID and why it’s useful in a control system. So what about helicopters?

Helicopters use a gyro. The gyro detects speed of rotation. Not position. But we can use it to try and hold our “setpoint”. A heli has 3 gyros. One for each axis. Aileron, elevator, and rudder. With the absence of any input, the model has 3 PIDs, and 3 setpoints. The goal is to hold the heading so long as the pilot is not trying to change the setpoint. When the pilot gives a command, the system is told to change the setpoint. While the command is still there, the system tries to maintain a rotation rate proportional to the input. When the pilot input suddenly goes away, a new static setpoint is set, and the system locks into the new setting.

Great! So now we understand the basic idea of what our flight control system is trying to do. So now what do we do with these PID settings??!

P – So here we are adjusting how fast the system is going to respond to an error. A low P gain and the system is slow and mushy. A very high P gain, and the system responds too hard and over reacts. Do we always want the maximum p gain without oscillation? No! In fact there is a “feel factor” where lower p gains may give a preferred feel, and be less robotic.

I – So here is the factor that controls our heading hold effect. The higher the value, the more locked in the model feels. Too high, you will see some slow oscillations. Too low and the model will tend to fall out of position. And not do a good job holding its “setpoint”.

D – Derivative gain really comes into play on stops. Stops are just defining a new setpoint! A low D gain means the system will be coming into the stop VERY aggressively. And will likely overshoot and “bounce back”. Too high of a D gain though can cause oscillations in the stop. Just right and the system drops right into the new setpoint cleanly.
 
Helaas te mistig op 't veld om te vliegen vandaag. Volgende week nieuwe ronde/nieuwe kansen.

Thx voor de uitnodiging Patriek! Maar was om die tijd al op ons eigen veld.
 
Back
Top