Geri Dön

LQR algoritması ile kuadrokopter kontrolü

Quadrocopter control by LQR algorithm

  1. Tez No: 533897
  2. Yazar: MUHAMMED İÇEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CELALEDDİN YEROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

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. ANAHTAR KELİMELER: LQR, Optimizasyon, Üç Serbestlik Dereceli Hava Aracı, Kuadrokopter, İnsansız Hava Aracı

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. KEYWORDS: LQR, Optimization, 3 DOF Hover, Quadrocopter, Unmanned Aerial Vehicles

Benzer Tezler

  1. 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

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RAMAZAN ÇOBAN

  2. Küçük ölçekli uygulamalar için maksimum güç noktası izleme (MPPT) algoritması ile güneş-rüzgar hibrit sistem modelinin simülasyonu

    Simulation of solar-wind hybrid system model with maximum power point tracking (MPPT) algorithm for small-scale applications

    KARAM SABRI HADITH AL-JANABI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiKırşehir Ahi Evran Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞEKİP ESAT HAYBER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET GÜÇYETMEZ

  3. Quadcopter trajectory tracking control using reinforcement learning

    Pekiştirmeli öğrenme ile quadcopter yörünge takibi kontrolü

    MUSTAFA ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ

  4. Esnek sistemlerin kontrolü için yapay zeka teknikleri ile girdi şekillendirici tasarımı

    Designing of input shaping using artificial intelligent techniques for flexible systems

    HASAN HÜSEYİN BİLGİÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET YAPICI

    PROF. DR. HAKAN YAVUZ

  5. Autopilot design for a quadrotor

    Kuadrotor için otopilot tasarımı

    MEHMET SAMİ BÜYÜKSARIKULAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KEMAL LEBLEBİCİOĞLU