Kuadrotorlar için azaltılmış boyutlu durum geri beslemeli anfıs kontrolör tasarımı
Reduced dimension state feedback anfis controller design for quadrotors
- Tez No: 809641
- Danışmanlar: PROF. DR. MUAMMER GÖKBULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Kumanda Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnsansız Hava Araçlarından biri olan kuadrotor, dört adet özdeş rotor üzerine takılan pervanelerin bir çerçeve üzerinde simetrik olarak konumlandırılmasından oluşmaktadır. Bu rotorlar sayesinde dikey olarak iniş-kalkış yapabilmekte, askıda kalabilmekte, motorların dönme hızları değiştirilerek ileri-geri hareketleri, yunuslama, yuvarlanma ve sapma açıları oluşturabilmektedir. Savunma, güvenlik, arama, kurtarma gibi birçok riskli ve tehlikeli işlerde kullanılmaları ve doğrusal olmayan davranışları nedeniyle etkili bir kontrol sisteminin tasarlanması oldukça önem arz etmektedir. Bu çalışmada; insansız hava araçlarının tanımı, çeşitleri ve özellikleri hakkında kısa bilgi verildikten sonra kuadrotorların durum uzay formunda matematiksel modeli çıkarılmıştır. Kuadrotorlar, doğrusal olmayan bir sistem olduğundan genellikle doğrusallaştırılan modeli üzerinden kontrol sistemi tasarlanır. Bu tezde ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems), durum geri beslemeli kontrolör formunda kullanılarak dört girişli ve 12. dereceden bir sistem olan kuadrotorun dört rotorunun da kontrolü sağlanmıştır. ANFIS için eğitim verileri, kuadrotorun doğrusallaştırılmış modeline LQR (Lineer Quadratic Regulator) kontrol yöntemi uygulanarak elde edilmiştir. Ancak kuadrotor, 12. dereceden bir sistem olduğundan durum geri beslemesi olarak kullanılan ANFIS'in 12 girişli olmasını gerektirir ki hem ANFIS'in eğitimi çok uzun sürecek hem de ANFIS'in işlem yükü çok fazla olacağından pratik açıdan gerçeklemesi de zor olacaktır. Bu nedenle, yüksek dereceli sistemlerde genellikle azaltılmış boyutlu ANFIS'ler önem kazanmıştır. Bu çalışmada 12 durum değişkeni Fusion Fonksiyonundan geçirilerek adeta her bir rotor için hata ve hatanın türevini temsil eden iki girişe indirgenmiştir. Böylece 12 giriş yerine iki girişli dört adet ANFIS ile dört rotorun da kontrolü sağlanmıştır. Deneysel gerçekleme olanakları bulunmadığından çalışma yazılım ortamında yapılmıştır. MATLAB/Simulink ile kurulan kontrol sisteminde hem LQR kontrol yönteminden hem de azaltılmış boyutlu ANFIS kontrolörden elde edilen sonuçlar değerlendirilmiş ve kontrol performansının etkinliği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Quadrotor, one of the Unmanned Aerial Vehicles, consists of propellers mounted on four identical rotors, positioned symmetrically on a frame. Thanks to these rotors, it can take off and take off vertically, stay suspended, and can create forward-backward movements, pitch, roll and yaw angles by changing the rotational speeds of the engines. It is very important to design an effective control system because they are used in many risky and dangerous works such as defense, security, search and rescue, and because of their non-linear behavior. In this study; After giving brief information about the definition, types and characteristics of unmanned aerial vehicles, the mathematical model of quadrotor in the form of state space has been derived out. Since quadrotors are a non-linear system, the control system is usually designed on the linearized model. In this thesis, ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems) is used in the form of a state feedback controller to control all four rotors of the quadrotor, which is a four-input and 12th order system. The training data for ANFIS were obtained by applying the LQR (Linear Quadratic Regulator) control method to the linearized model of the quadrotor. However, since the quadrotor is a 12th order system, the ANFIS used as a state feedback requires 12 inputs, which will take a long time to train ANFIS and it will be difficult to implement in practice because the processing load of ANFIS will be too high. For this reason, generally reduced-dimensional ANFISs have gained importance in high-order systems. In this study, 12 state variables are passed through the Fusion Function and reduced to two inputs representing the error and the derivative of the error for each rotor. Thus, four rotors are controlled by four ANFIS with two inputs instead of 12 inputs. The study was carried out in a software environment, since there were no experimental implementation possibilities. In the control system established with MATLAB/Simulink, the results obtained from both the LQR control method and the reduced size ANFIS controller were evaluated and the effectiveness of the control performance was demonstrated.
Benzer Tezler
- Döner kanatlı iha'lar için konvolüsyonel model öngörülü kontrol
Convolutional model predictive control for rotary-wing uavs
SEYEDTOFIGH HOSSEINIMOGHADDAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Havacılık ve Uzay MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM ARSLAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEMDUH SUVEREN
- Modeling, identification and simulation of a quadrotor using real-time flight data
Bir dört rotorlu hava aracının gerçek zamanlı uçuş verisi ile modellemesi, tanılaması ve simülasyonu
ATAKAN SARIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYHAN KURAL
- İnsansız dört rotorlu hava araçları için değişken serbestlik dereceli yere sabit deney düzeneği ve denetleyici tasarımı
Design and control of an experimental stationary quadrotor with variable degree of freedom
AHMET KIRLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUĞAN
YRD. DOÇ. DR. VASFİ EMRE ÖMÜRLÜ
- Dört motorlu bir insansız hava aracı için adaptif kontrol sistem tasarımı
Design of an adaptive control system for a four-rotor UAV
DEMET CANPOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Havacılık ve Uzay MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiHavacılık Elektrik ve Elektroniği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YASEMİN IŞIK
PROF. DR. OSMAN PARLAKTUNA
- Dört rotorlu insansız hava araçları için fizik rehberli artık geri beslemeli sinir ağı ile çok ajanlı dağıtılmış lineer olmayan model öngörülü formasyon kontrolü
Multi-agent distributed nonlinear model predictive formation control for quadrotor UAVs using a physics-guided residual feedback neural network
DENİZ MUHACİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAPRAK YALÇIN