Tarımsal uygulamalar için insansız hava aracı geliştirilmesi ve yörünge kontrolü
Development of an unmanned aerial vehicle for agricultural applications and trajectory control
- Tez No: 741543
- Danışmanlar: PROF. DR. İKBAL ESKİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Mekatronik Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Engineering Sciences, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, Doğrusal karesel denetim, Kalman filtre, PID, Sabit kanatlı hava araçları, Yapay sinir ağları, Fuzzy logic, Linear quadratic control, Kalman filter, PID, Fixed-wing aircraft, Artificial neural networks
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız hava araçları günümüz teknolojik imkanlarının artmasıyla son yıllarda askeri ve sivil alanlarda giderek artan çalışmalara neden olmuştur. Keşif ve gözetleme amaçlı İHA, silahlı ve kamikaze İHA sistemleri ile tarımsal uygulama ve kargo taşımacılığı için halen geliştirilmeye çalışılmaktadır. Bu bağlamda İHA sistemlerinin istenilen görevi ve yönlendirmeleri yerine getirebilmesi için oldukça etkin bir kontrol sistemine, iyi bir yazılıma ve aerodinamik tasarıma sahip olması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında, literatürden sabit kanatlı Ultrastick-25e modeli incelenmiş ve mini Cessna-182 İHA modeli için katı model oluşturularak, aerodinamik analiz ile gerekli parametreler elde edilmiştir. Akabinde, kontrol sisteminde sıklıkla kullanılan PID kontrolör parametrelerinin İHA sistem dinamiklerine göre ayarlanması sağlanmıştır. Ayrıca PID sonuçlarının geliştirilmesi amacıyla genetik algoritmalar ile en uygun PID kazanç parametreleri ayarlanmıştır. İstenen hızlı ve kararlı kontrol için bulanık mantık kontrol (FLC) ve uyarlamalı ağ tabanlı bulanık çıkarım (ANFIS) yapıları tasarlanmıştır. Sonuçların geliştirilmesi amacıyla özgün hibrit PD-Fuzzy-PI ve ANFIS+PID kontrol sistemi tasarımları ile oldukça iyi yanıtlara ulaşılmıştır. İHA'ların uçuş sırasında rüzgâr, model belirsizlikleri ve zaman gecikmeleri nedeniyle oluşan bozucu etkiler için doğrusal karesel düzenleyici (LQR), doğrusal karesel Gauss tipi kontrol (LQG) ve Kalman filtresi yapıları için durum geri beslemeli modern kontrol sistemi tasarımları oluşturulmuştur. Ayrıca Cessna-182 İHA test uçuşu ve PID ayarı uçuş sırasında sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Unmanned aerial vehicles have led to an increasing number of research and studies in the army and civilian applications with the increasing technological advances. UAVs are still tried to develop for reconnaissance, surveillance, agricultural, cargo transportation, armed and kamikaze applications. UAV systems must have a very effective control system, welldesigned software, and aerodynamic design efficiency to fulfil the desired task and orientation. In this thesis, the fixed-wing Ultrastick25e model parameters are used from the literature review. The required parameters were obtained using aerodynamic analysis after creating a solid model for the mini-Cessna182 UAV model. Subsequently, the PID controller parameters frequently used in the control system were adjusted according to the UAV system dynamics. In addition, the optimum PID gain parameters were adjusted with the genetic algorithms to enhance the PID results. Fuzzy logic control (FLC) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) structures were designed for the desired quick and stable control. The very effective controller responses were achieved with the original hybrid PD-Fuzzy-PI and ANFIS+PID control system designs. The state feedback modern control system designs were created for the linear quadratic regulator (LQR), linear quadratic Gaussian type control (LQG) and Kalman filter (KF) structures for the disturbances caused by wind, model uncertainties and time delays during the flight of UAVs. In addition, the Cessna-182 UAV test flight were provided and PID settings were obtained with the flight test.
Benzer Tezler
- Swarm fighter aircraft control with deep reinforcement learning approach
Derin pekiştirmeli öğrenme ile sürü savaş uçaklarının kontrolü
METİN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Development of LPV-MPC and LQR control strategıesfor multı-uav formatıon wıth battery-awareweıght matrıx optımızatıon
Batarya farkındalığına sahip ağırlık matrisi optimizasyonuile çoklu iha formasyonu için lpv-mpc ve LQRkontrol stratejilerinin geliştirilmesi
HACI MUHAMMED YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar
Başlık çevirisi yok
OSMAN MURAT KOÇTÜRK
