Geri Dön

Yörünge takibi benzetimi için dört serbestlik dereceli sualtı aracının dinamik modelinin çıkarılması ve salp sürü algoritması tabanlı kesirli dereceli PID kontrolör tasarımı

Extraction of underwater vehicle model with four degrees of freedom and salp swarm algorithm based fractional order PID controller design for simulation of trajectory tracking

  1. Tez No: 895041
  2. Yazar: GÜLTEN YILMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERHAT YILMAZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 139

Özet

Otonom su altı araçları (OSA) bilimsel, ticari ve askeri alanlar başta olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Bu araçlar, su altındaki görevleri otonom olarak yerine getirebilmek için çeşitli rehberlik ve kontrol sistemlerine ihtiyaç duyarlar. OSA'ların modellenmesi, sistem tanımlaması ve kontrolü, hala aktif araştırma ve geliştirme alanları içinde yer almaktadır. Bu tez çalışması kapsamında; düşük hızlı, denge durumunu koruyabilen, modüler ve simetrik yapılı bir su altı aracı geliştirildi. RedFin adı verilen aracın, ulusal insansız su altı sistemleri yarışmalarında Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü'nü temsil etmesi planlanmaktadır. Çalışmaların devamında su altı aracı RedFin'in dinamik model parametreleri tahmin edilerek matematiksel modeli elde edildi. Aracın dinamik model parametrelerinin tahmininde, Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) ve analitik hesaplama tekniklerinden yararlanıldı. Statik ve dinamik havuz deneyleri ile model doğrulama çalışması yapıldı. Deneysel verilerden parametreleri tahmin etmek için en küçük kareler tahmin yöntemi (EKK) kullanıldı. Basit olmaları ve uygulama kolaylıkları nedeniyle PID (Orantılı-İntegral-Türevsel) denetleyiciler, birçok endüstriyel sistemin kontrolünde kullanılmaktadır. Tamsayılı olmayan diferansiyel denklemler ile tanımlanan dinamik modeller için Kesir Dereceli PID (KDPID) kontrol algoritması geliştirilmiştir ve daha hassas çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada, OSA'nın yörünge takibi kontrolü için önce PID, daha sonra KDPID kontrolör tasarlandı ve her iki kontrolörün kazanç parametrelerinin optimizasyonu için sezgisel optimizasyon algoritmalarından Salp Sürüsü Algoritması (SSA) kullanıldı. Uygunluk fonksiyonu olarak; konum hatasının mutlak değerinin integrali (IAE) seçilmiştir. Yapılan benzetimlerde, SSA-KDPID'nin, SSA-PID'ye göre OSA'nın farklı yörüngeleri izlemede daha başarılı olduğu gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are used in many fields, primarily in scientific, commercial, and military areas. These vehicles require various guidance and control systems to autonomously perform tasks underwater. The modeling, system identification, and control of AUVs remain active areas of research and development. In this thesis study, a low-speed, stable, modular, and symmetrical underwater vehicle was developed. The vehicle, named RedFin, is planned to represent the Department of Electronics and Communication Engineering at Kocaeli University in national unmanned underwater systems competitions. In the continuation of the studies, the dynamic model parameters of the underwater vehicle RedFin were estimated, and a mathematical model was obtained. Computational Fluid Dynamics (CFD) and analytical calculation techniques were used to estimate the dynamic model parameters of the vehicle. Model validation was carried out through static and dynamic pool tests. The least squares estimation method (LSE) was used to estimate the parameters from the experimental data. Due to their simplicity and ease of implementation, Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers are used in the control of many industrial systems. For dynamic models defined by non-integer differential equations, a Fractional Order PID (FOPID) control algorithm has been developed, offering more precise solutions. In this study, a PID controller and then a FOPID controller were designed for the trajectory tracking control of the AUV. The Salp Swarm Algorithm (SSA), one of the heuristic optimization algorithms, was used to optimize the gain parameters of both controllers. The integral of the absolute value of the position error (IAE) was selected as the fitness function. In the simulations, it was observed that the SSA-FOPID was more successful than the SSA-PID in following different trajectories of the AUV.

Benzer Tezler

  1. Otonom sualtı araçlarının modellenmesi, yörünge takip kontrolü ve simülasyonu

    Modelling, trajectory tracking and simulation of autonomous underwater vehicles

    İREM NUR ORUÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT TİLKİ

  2. A model based flight control system design approach for micro aerial vehicles using integrated flight testing and hil simulations

    Küçük boyutlu insansız hava araçları üzerinde sistem tanılama, uçuş kontrol sistem tasarımı ve donanım ile benzetim uygulamaları

    BURAK YÜKSEK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN

  3. Bir dörtpervanelinin modellenmesi ve denetimi

    Modeling and control of a quadrotor

    AHMET DEMİRYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN DEMİRCİOĞLU

  4. On the point vortex dynamics

    Noktasal girdap dinamiği üzerine

    AHMET KUTSİ NİRCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ALİ RANA ATILGAN

  5. 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