LQR algoritması ile kuadrokopter kontrolü
Quadrocopter control by LQR algorithm
- Tez No: 533897
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CELALEDDİN YEROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: LQR, Optimizasyon, Üç Serbestlik Dereceli Hava Aracı, Kuadrokopter, İnsansız Hava Aracı, LQR, Optimization, 3 DOF Hover, Quadrocopter, Unmanned Aerial Vehicles
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız hava araçları kullanımının artmasıyla birlikte bu araçların kontrolü günümüzde giderek önem kazanmıştır. Bu araç çeşitlerinden birisi olan üç serbestlik dereceli dört motorlu kuadkopter sisteminin (3 DOF Hover) kontrolü için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Kuadrokopter sistemi çok girişli çok çıkışlı (ÇGÇÇ) yapısı ve bozucu dış etkenlere maruz kalmasından ötürü kontrol edilmesi zor bir yapıya sahiptir. Literatürde bu tarz helikopter modellerinin kontrolünde Lineer Quadratic Regulator (LQR), Lineer Quadratic Gausian (LQG), H-infinity, Amplified Lineer Quadratic Regulator (ALQR) gibi analitik metotlar kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında üç serbestlik dereceli dört motorlu helikopter sisteminin kontrolü için LQR kontrol yöntemi kullanılmıştır. LQR kontrol yöntemindeki Q ve R ağırlık matrisleri Darwinian Parçacık Sürü Optimizasyon (DPSO) ve Kesir Dereceli Darwinian Parçacık Sürü Optimizasyon (KDDPSO) yöntemleri kullanılarak elde edilmektedir. Elde edilen ağırlık matrisleri öncelikle üç serbestlik dereceli dört motorlu helikopter sisteminin simülasyon modeli üzerinde denenmektedir. Daha sonra simülasyonda iyi bir kontrol performansı üreten ağırlık matrisleri Quanser firmasının üretmiş olduğu üç serbestlik dereceli dört motorlu kuadkopter prototipi üzerinde gerçek zamanlı olarak denenerek sonuçlar irdelenmektedir. Böylece Q ve R ağırlık matrislerinin doğru belirlenmesinin kontrol performansındaki etkileri tespit edilebilmektedir.
Özet (Çeviri)
With the increasing use of unmanned aerial vehicles, control of these vehicles has become increasingly important today. Various methods are used to control the three Degree of freedom four rotor quadrocopter system (3 DOF Hover) which is one of these vehicle types. The quadrocopter system has a multi-input, multi-output (MIMO) structure and a difficult to control due to exposure of external factors. Analytical methods such as Linear Quadratic Regulator LQR, Linear Quadratic Gausian (LQG), H-infinity and Amplified Linear Quadratic Regulator (ALQR) are used in the literature to control such helicopter models. In this thesis study, a second order LQR control method was used to control 3-DOF Quadrocopter systems. The Q and R weight matrices in the LQR control method are determined by using Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) and Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization (FODPSO) methods. The obtained weight matrices are tested on the simulation model of a 3-DOF four-rotor quadrocopter system. Results are then examined in real time on a 3-DOF quadrocopter prototype, produced by Quanser, that produces good control performance in simulation. Thus, the effects of the correct determination of the Q and R weight matrices on the control performance is determined.
Benzer Tezler
- Sarkaç tipi vinç sistemi için meta sezgisel algoritmalar ile LQR denetleyici tasarımı ve performans karşılaştırması
LQR controller design and performance comparison with metaheuristic algorithms for the gantry crane system
FERHAT KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Arabalı çift ters sarkaç sistemi için sürü zekası algoritmaları ile LQR tabanlı kesir dereceli kontrolcülerin tasarımı
Desing of LQR based fractional order controllers with swarm intelligence algorithms for double inverted pendulum on a cart
ELİF PELTEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Kocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Quadratic optimal control of an inverted pendulum using artificial bee colony algorithm
Yapay arı kolonisi algoritması ile bir ters sarkacın kuadratik optimal kontrolü
BARIŞ ATA
- Esnek robot kol sistemi için LQR denetleyici parametrelerinin metasezgisel algoritmalar kullanılarak belirlenmesi
Determination of LQR controller parameters for flexible link manipulator using meta intuitional algorithms
SEMİH ÖZKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Quadcopterler için lqr kontrolcü parametrelerinin optimize edilmesi
Optimizing of lqr controller parameters for quadcopters
YASİN BÜYÜKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Necmettin Erbakan ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
