Optimization quad copter as a thermal drone by pad and hz controllers to (psol)
Pıd ve h2 kontrol cihazları kullanılarak parçacık sürüsü optimizasyonu (psol) yöntemiyle termal bir insansız araç (iha) olarak dört pervanın optimizasyonu
- Tez No: 1007415
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız hava sistemleri (İHA) alanında, özellikle yangınlar ve acil durum senaryoları gibi kritik durumlarda, termal görüntüleme kameralarıyla donatılmış termal dronların optimizasyonu çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu araştırma, özellikle yangınlar gibi acil durum senaryolarındaki kritik rollerini vurgulayarak, termal görüntüleme kameralarıyla donatılmış termal dronların optimizasyonunu ele almaktadır. Çalışma, kapsamlı bir kontrol sistemi uygulayarak İnsansız Hava Araçları Sistemlerinin (İHA) verimliliğini ve kararlılığını artırmaya odaklanmaktadır. Yaklaşım, parametre ayarlaması için Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Genetik Algoritmalardan yararlanarak Oransal İntegral Türev (PID) ve H2 kontrolörlerini entegre etmektedir. Hem“+”hem de“X”konfigürasyonlarında dört pervaneli dronun dinamiklerini temsil eden matematiksel bir modelin oluşturulmasıyla başlayarak, stabilizasyon, irtifa kontrolü ve motor hızını iyileştirmek için PID ve H2 dahil olmak üzere çeşitli kontrolörler uygulanmaktadır. Bu çalışma, gerçek dünya sistemlerinde PID ayarındaki zorlukları ve H2 kontrolörlerinin sınırlamalarını ele alarak, PID parametrelerini ayarlamak ve kontrol çabalarını optimize etmek için Genetik Algoritmaların etkinliğiyle bunların üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır. Simülasyon sonuçları, entegre kontrol sistemiyle drone'un kararlılığında ve kontrolünde önemli bir iyileşme olduğunu göstermektedir. Araştırma, yangın tespiti için termal görüntülemenin pratik uygulamasına kadar uzanarak, drone'un geliştirilmiş faydasını vurgulamaktadır. Önerilen metodoloji, geleneksel kontrolörleri gelişmiş optimizasyon teknikleriyle birleştirerek drone kontrolüne bütünsel bir yaklaşım sunmakta ve özellikle acil müdahale ve gözetim için termal görüntüleme uygulamalarında drone teknolojisindeki devam eden çalışmalara katkıda bulunmaktadır. Yükseklik kontrolü için bir PID kontrolörü ve motor hızı ve pervane dönüşü için bir H2 kontrolörü kullanılmıştır. PSO algoritmasıyla uyumlu bu kontrolörler, quadcopter performansını önemli ölçüde iyileştirmiştir. MATLAB kodunda, bir quadcopter modeli PID ve H2 kontrolörleriyle entegre edilmiştir. Termal kamera kullanılarak gerçek zamanlı yangın tespiti için bir görüntü analiz fonksiyonu eklenmiştir. Bu işlem, yakalanan termal görüntülerin önceden yerleştirilmiş yangın görüntüleriyle karşılaştırılmasını içererek hızlı tespiti sağlamıştır. Uçuş sırasında görüntü kalitesini iyileştirmek için titreşim azaltma teknikleri uygulandı. Bu proje, bir quadcopter'ı verimli bir Termal Drone'a dönüştürmek için kapsamlı bir yöntem göstermektedir. Gelişmiş kontrolörleri ve görüntü analizini entegre ederek daha etkili ve hassas bir sistem sunmaktadır. PSO algoritmasının kontrolör optimizasyonu ve ağırlık hesaplaması için kullanımı, özellikle yangın tespiti ve izleme gibi uygulamalar için faydalıdır.
Özet (Çeviri)
In the realm of unmanned aerial systems (UAS), the optimization of thermal drones equipped with thermal imaging cameras plays a pivotal role, particularly in addressing critical situations such as fires and emergency scenarios. This research addresses the optimization of thermal drones equipped with thermal imaging cameras, emphasizing their critical role in emergency scenarios such as fires. The study focuses on enhancing the efficiency and stability of Unmanned Aircraft Systems (UAS) by implementing a comprehensive control system. The approach integrates Proportional Integral Derivative ( PID) and H2 controllers, leveraging Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithms for parameter tuning. Beginning with the construction of a mathematical model representing quadcopter dynamics in both“+”and“X”configurations, various controllers, including PID and H2, are applied to improve stabilization, altitude control, and motor speed. The study addresses challenges in PID tuning and limitations of H2 controllers in real-world systems, overcoming them with the efficacy of Genetic Algorithms for tuning PID parameters and optimizing control efforts. Simulation results demonstrate a significant improvement in drone stability and control with the integrated control system. The research extends to the practical application of thermal imaging for fire detection, emphasizing the enhanced drone's utility. The proposed methodology presents a holistic approach to drone control, combining traditional controllers with advanced optimization techniques, contributing to ongoing efforts in drone technology, specifically in thermal imaging applications for emergency response and surveillance. It utilized a PID controller for altitude control and an H2 controller for motor speed and propeller spinning. These controllers, aligned with the PSO algorithm, improved quadcopter performance significantly.In the MATLAB code, a quadcopter model was integrated with PID and H2 controllers. An image analysis function was added for real-time fire detection using a thermal camera. The process involved comparing captured thermal images to pre-embedded fire images, enabling swift detection. Vibration reduction techniques were applied to improve image quality during flight.This project demonstrates a comprehensive method for transforming a quadcopter into an efficient Thermal Drone. By integrating advanced controllers and image analysis, it offers a more effective and precise system. The PSO algorithm's use for controller optimization and weight calculation is particularly beneficial for applications like fire detection and monitoring.
Benzer Tezler
- Dört rotorlu bir insansız hava aracının otonom uçuşu için optimum kontrolcü tasarımı
Optimal controller design for autonomous flight of a quadcopter
EMRE BALTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Havacılık ve Uzay MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiUçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN HASAN ÇOPUR
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN BİLGİÇ
- Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü
MUSTAFA ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- İnovatif yöntemlerle kuadkopter modellenmesi, kontrolü ve gerçek zamanlı uygulamaları
Quadcopter modeling, control and real-time applications by innovative methods
OĞUZ KÖSE
Doktora
Türkçe
2021
Sivil HavacılıkErciyes ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞRUL OKTAY
- Fractional-order derivative based adaptive methods for control and optimization
Kontrol ve optimizasyon için kesir mertebeli türev tabanlı adaptif yöntemler
MERT CAN KURUCU
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜJDE GÜZELKAYA
PROF. DR. İBRAHİM EKSİN
- Döner kanatlı hava araçlarının uçuş performans optimizasyonu
Flight performance optimization of rotary wing aircraft
HÜSEYİN ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2022
Havacılık ve Uzay MühendisliğiErciyes ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUĞRUL OKTAY