Comparative analysis of data-driven predictive control methods for quadrotor systems
Dört pervaneli sistemler için veriye dayalı öngörülü kontrol yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 935717
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HALİL ERSİN SÖKEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Geleneksel kontrol yöntemleri, endüstride yaygın olarak kullanılmakta ve genellikle sistem dinamiklerini temsil eden matematiksel modellere dayanmaktadır. Etkili olmalarına ragmen, bu matematiksel modeller, belirsizlikler, doğrusal olmayan yapılar veya modellenmemiş dinamikler nedeniyle gerçek sistemlerinin tam karmaşıklığını yakalayamayabilir. Diğer taraftan, veriye dayalı öngörülü kontrol yöntemleri, yalnızca matematiksel modellere dayanmak yerine, deneysel veriler kullanarak bir alternatif sunmaktadır. Bu yöntemler gerçek-zamanlı ölçümleri, daha önce toplanan sistem verileriyle ilişkilendirmek için bazı optimizasyon algoritması türleri kullanır. Veriye dayalı yaklaşıma dayanarak tasarlanan kontrolcü, detaylı sistem modeline sahip olmadan görev yapabilir. Bu çalışma, bir dört pervaneli sistem modelinde yörünge takibi sağlamak için veriye dayalı öngörülü kontrolcülerin uygulanmasını incelemektedir. Üç farklı veriye dayalı yöntem, yörünge takibi performansı ve hesaplama verimliliği açısından değerlendirilmiştir. Çalışma, dört pervaneli sistemlerin yörünge takibi için doğruluk ve hesaplama süresi arasındaki dengeleri dikkate alarak en uygun veriye dayalı kontrol yaklaşımını belirlemeyi amaçlamaktadır. Ayrıca, en iyi performans gösteren veriye dayalı yöntem, dört pervaneli sistem modelindeki parametre belirsizlikleri altında geleneksel bir doğrusal Model Öngörülü Kontrolcü (MÖK) ile karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma, veriye dayalı yöntemlerin sistem dinamiklerindeki belirsizlikler karşısında yeterince gürbüz oldugunu ortaya koymaktadır. Bu çalışma, büyük ölçekli ve belirsizlik içeren sistemlerin kontrolünde veri odaklı öngörülü yöntemin önemli potansiyelini vurgulamakta ve bunu model tabanlı kontrolcülerle de karşılaştırarak yapmaktadır. Bulgular, özellikle hava robotik sistemleri alanında, farklı kontrol stratejilerinin geliştirilmesine anlamlı bir katkı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Traditional control methods are widely employed in the industry and are mostly based on mathematical models representing system dynamics. While effective, these mathematical models may fail to capture the full complexity of real-world systems due to uncertainties, nonlinearities, or unmodeled dynamics. On the other hand, data-driven methods provide an alternative to model-based methods, using empirical data instead of relying exclusively upon a mathematical model. These methods employ some form of optimization algorithm in order to connect real-time measurements to previously collected system data. The controller designed based on a data-driven approach can operate without having the system model in detail. This study explores the implementation of data-driven predictive controllers on a quadrotor model to achieve trajectory tracking. Three different data-driven methods are evaluated regarding tracking performance and computational efficiency. The study aims to determine the most suitable data-driven control approach for quadrotor trajectory tracking, considering trade-offs between accuracy and computing time. Additionally, the best-performing data-driven method is compared with a conventional linear Model Predictive Controller (MPC) under conditions of parameter uncertainty in the quadrotor model. The comparison proves that data-driven methods are robust enough against uncertainties in the system dynamics. This study highlights the significant potential of data-driven predictive control for managing large-scale systems with uncertainties, comparing it with model-based controllers. The findings contribute meaningfully to the development of advanced control strategies, particularly in the field of aerial robotics.
Benzer Tezler
- Network analysis of co-search-based investor attention on stock prices
Ortak arama tabanlı yatırımcı dikkatinin hisse senedi fiyatları üzerindeki ağ analizi
MÜGE ÖZDEMİR
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
- Enhancing cross-market recommendation system using graph isomorphism networks
Çizge izomorfizm ağları kullanarak çapraz pazar tavsiye sistemi geliştirme
SÜMEYYE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY
- Koroner arter hastalığının makine öğrenmesi teknikleriyle teşhisi
Diagnosis of coronary artery disease using machine learning techniques
ŞÜKRÜ ALKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED KÜRŞAD UÇAR
- Raylı sistem kazalarının analizi için bayes ağı tabanlı bir yaklaşım
A bayesian network-based approach for analyzing railway accidents
DERYA CEPHE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- İstanbul boğazı'nda kritik dönüş manevralarının simülatör tabanlı risk analizi: Aframax tanker örneği
Simulator-based risk analysis of critical turning manoeuvres in the istanbul strait: A case study of an aframax tanker
ALPER AKSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNUS EMRE ŞENOL