Model öngörülü kontrol yöntemi ile sabit kanatlı insansız hava aracının çok amaçlı yörünge optimizasyonu
Multi objective trajectory optimization of fixed wing unmanned aerial vehicle using model predictive control method
- Tez No: 773825
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL KESKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Havacılık Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Kumanda Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
İnsansız hava araçları (İHA) uçan baz istasyonu, gözetleme, kargo teslimi, askeri görevler gibi farklı alanlarda yoğun olarak kullanılmaya başlanmıştır. Artan bu kullanım miktarı ve alanları İHA'ların haberleşmesinde kullanılan yöntemleri de etkilemiştir. Hücresel bağlantı yoluyla günümüzdeki 5G teknolojisini kullanan İHA'ların sayısının artmasına sebep olmuştur. Hücresel bağlantılı İHA'ların baz istasyonlarından uzaklaştıklarında normalden daha fazla enerji harcaması, bağlantı kopma süresi İHA'ların yörüngesinin belirlenmesindeki temel kısıtlardır. Çeşitli yöntemler ile maliyet, zaman, enerji tüketimi ve bağlantı kopma süresi en aza indirilerek yörüngelerin optimizasyon probleminin çözümüne yönelik çalışmalar yapılmıştır. Tez kapsamında öncelikle bu probleme sabit kanatlı İHA'lar için çözüm yöntemleri incelenmiştir. Bu tez çalışmasında ise yörünge optimizasyonu problemine model öngörülü kontrol yöntemi ile çözüm aranmıştır. Daha önce yapılmış çalışmalardan farklı olarak bu çalışmanın hedef platformu döner kanatlı hücresel bağlantılı İHA'lar yerine sabit kanatlı hücresel bağlantılı İHA'lardır. Bu kapsamda tezin ilk kısmında hava aracının matematiksel modelinin elde edilmesine değinilmiştir. Ardından yörünge optimizasyonunun çözümünde kullanılan model öngörülü kontrol yönteminin ihtiyaç duyduğu amaç fonksiyonu ve kısıtlar tanımlanmıştır. Bu yöntemin uygulaması için CasADi, ACADO, PyTorch, FORCES Pro ve Model Predictive Controller Toolbox gibi çeşitli çözücü araçları mevcuttur. Bu tez çalışmasında CasADi'nin MATLAB destekli versiyonu kullanılmıştır. Çözücü araç seçildikten sonra tanımlanan amaç fonksiyonu ve kısıtlar CasADi'ye entegre edilmiştir. Testlerin yapılması için baz istasyonları ve uçuşa yasak bölgelerden oluşan bir harita oluşturulmuştur. Ardından çeşitli varyasyonlarda testler yapılarak model öngörülü kontrol yöntemi ile yörünge optimizasyonunun başarısı değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Unmanned aerial vehicles (UAV) have started to be used extensively in different areas such as flying base station, surveillance, cargo delivery, and military missions. This increasing amount and areas of use have also affected the methods used in the communication of UAVs. It has led to an increase in the number of UAVs using today's 5G technology through cellular connectivity. The main constraints in determining the trajectory of UAVs with cellular connection are that they consume more energy than normal when they move away from the base stations, and the disconnection time. Studies have been carried out to solve the optimization problem of the orbits by minimizing the cost, time, energy consumption and disconnection time with various methods. Within the scope of the thesis, first of all, solution methods for fixed-wing UAVs were examined. In this thesis, a solution to the trajectory optimization problem was sought with the model predictive control method. Unlike previous studies, the target platform of this study is fixed-wing cellular-connected UAVs instead of rotary-wing cellular-connected UAVs. In this context, in the first part of the thesis, the mathematical model of the aircraft is discussed. Then, the objective function and constraints required by the model predictive control method used in the solution of the trajectory optimization are defined. Various solver tools are available for the implementation of this method, such as CasADi, ACADO, PyTorch, FORCES Pro and Model Predictive Controller Toolbox. In this thesis, MATLAB supported version of CasADi was used. After the solver tool is selected, the defined objective function and constraints are integrated into CasADi. A map consisting of base stations and no-fly zones was created to conduct the tests. Then, the success of the trajectory optimization was evaluated with the model predictive control method by performing tests in various variations.
Benzer Tezler
- Nonlinear model predictive control with real time iteration for F-16 attitude control
F-16 duruş kontrolü için gerçek zamanlı iterasyon iledoğrusal olmayan model öngörülü kontrol
SİYAMİ GÜRKAN KUZUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN
- Model predictive control of a fixed wing unmanned aerial vehicle
Sabit kanatlı bir insansız hava aracının model öngörülü kontrolü
HAKAN ÜLKER
Doktora
İngilizce
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL BAYKARA
- Modeling and attitude control of a quadcopter using model predictive controller
Dört rotorlu bir hava aracı modellemesi ve model öngörülü kontrolör ile yönelim kontrolü
CEMRE ESEMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN
- Model öngörülü kontrol yönteminin örneklerle karşılaştırmalı incelenmesi
Model öngörülü kontrol yönteminin örneklerle karşilaştirmali incelenmesi
YAHYA DANAYİYEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI ALTAŞ
- Model predictive control of quadrotor UAV linear model
Lineer model quadrotor İHA'nın model öngörülü kontrolü
ARDEN KUYUMCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İSMAİL BAYEZİT