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: Belirtilmemiş.
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
- 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
- Design, development, and control of an active transfemoral prosthesis
Aktif transfemoral protezin tasarımı, geliştirilmesi ve kontrolü
OMID ARFAIE KHOSROWSHAHI
Doktora
İngilizce
2026
BiyomühendislikÖzyeğin ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN UNAL
- CMMcihazındaki verilerden makine öğrenmesi ile parça kontrolü
Part control with machine learning from data on CMM device
ZEYNEP BİRGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Metalurji MühendisliğiSakarya ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURAY CANİKOĞLU
- 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
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Veri anonimleştirme tekniklerinin makine öğrenmesi ile sınıflandırma performansı üzerindeki etkilerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of the effects of data anonymization techniques on classification performance i̇n machine learning
ZEHRA BEGÜM AKTOLGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU