Geri Dön

Döner kanatlı iha'lar için konvolüsyonel model öngörülü kontrol

Convolutional model predictive control for rotary-wing uavs

  1. Tez No: 946111
  2. Yazar: SEYEDTOFIGH HOSSEINIMOGHADDAM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM ARSLAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ MEMDUH SUVEREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Havacılık ve Uzay Mühendisliği, Mekatronik Mühendisliği, Aeronautical Engineering, Mechatronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Döner kanatlı İHA'lar, özellikle quadrotorlar, çeşitli uygulamalardaki çeviklikleri ve çok yönlülükleri sayesinde yaygın bir kullanım alanı bulmuştur. Bu sistemlerin doğrusal olmayan ve eksik tahrikli dinamikleri, kararlı ve verimli bir operasyon sağlamak için gelişmiş kontrol stratejileri gerektirmektedir. Model Öngörülü Kontrol (MPC), performansı optimize etme ve sistem kısıtlarını dikkate alma yeteneğiyle bu zorlukları ele almak için öne çıkan bir yöntem haline gelmiştir. Geleneksel MPC çerçevelerinde, kuadratik maliyet fonksiyonunun ağırlık matrisleri (Q ve R) başlangıçta ayarlandıktan sonra sabit kalır, bu da dinamik senaryolarda uyarlanabilirliği sınırlar. Bu çalışma, maliyet fonksiyonu ağırlıklarını gerçek zamanlı olarak dinamik bir şekilde ayarlayan yenilikçi bir Konvolüsyonel Model Öngörülü Kontrol (CMPC) çerçevesi sunmaktadır. Belirli bir kontrol sinyaliyle yapılan konvolüsyon işlemi sayesinde, CMPC, iteratif adaptif yöntemlere kıyasla daha düşük hesaplama karmaşıklığı ile yüksek bir duyarlılık sağlamaktadır. Önerilen CMPC çerçevesi, zaman-optimal yol parametrelendirmesi ve minimum snap yörünge planlamasına dayalı iki zorlu yörünge ile bir quadrotor platformunda test edilmiştir. Bu simülasyonlar, CMPC'nin yüksek performanslı hareket gereksinimleri altında etkili bir şekilde uyum sağlama yeteneğini ortaya koymaktadır. Sonuçlar, CMPC'nin Doğrusal, Doğrusal Olmayan ve Adaptif MPC ile LQR gibi geleneksel yöntemlere kıyasla daha düşük izleme hatası ve azaltılmış enerji tüketimi sağladığını göstermektedir. Hesaplama verimliliği ile kontrol hassasiyeti arasındaki dengeyi başarıyla sağlayan CMPC, dinamik ve kaynak kısıtlı kontrol uygulamaları için umut verici bir çözüm sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

Rotary-wing UAVs, particularly quadrotors, have gained widespread use due to their agility and versatility in various applications. Their nonlinear and underactuated dynamics necessitate advanced control strategies to achieve stable and efficient operation. Model Predictive Control (MPC) has become a prominent method for addressing these challenges, offering the ability to optimize performance while considering system constraints. In traditional MPC frameworks, the quadratic cost function's weighting matrices (Q and R) are fixed after initial tuning, limiting adaptability in dynamic scenarios. This study introduces Convolutional Model Predictive Control (CMPC), a novel framework that dynamically adjusts cost function weights in real-time through convolution with a predefined control signal. Unlike iterative adaptive methods, CMPC reduces computational complexity while maintaining high responsiveness. The proposed CMPC framework is validated on a quadrotor platform with two challenging trajectories: one using time-optimal path parametrization and the other employing minimum snap trajectory planning. These simulations demonstrate CMPC's ability to adapt effectively under high-performance motion requirements. Results show that CMPC outperforms traditional MPC methods, including Linear, Nonlinear, and Adaptive MPCs, as well as LQR, by achieving lower tracking errors and reduced energy consumption. Its balance between computational efficiency and control precision highlights CMPC as a promising solution for dynamic and resource-constrained control applications.

Benzer Tezler

  1. Döner kanatlı İHA'lar için optik ve örüntü tanıma tabanlı otonom hassas iniş sistemi geliştirilmesi

    Developing an optical and pattern recognition based precision landing system for rotary wing UAVs

    KÜBRA PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mekatronik MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ERDAL

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ DOĞAN

  2. Döner kanatlı İHA'lar için otonom şarj istasyonu

    Autonomous charging station for rotary wing UAVs

    HAKAN ÜÇGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ

    PROF. DR. UĞUR YÜZGEÇ

  3. Döner kanatlı İHA otonom iniş denetleme yazılımının geliştirilmesi

    The development of rotary wing UAV landing control software

    ÇAĞRI ÇİÇEKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR YÜZGEÇ

  4. İnsansız hava araçlarında görüntü işleme tabanlı iniş sistemi tasarımı ve gerçeklemesi

    Design and realization of vision based landing algorithm for unmanned aerial vehicle

    ALİ VURGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN YEŞİLDİREK

  5. 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

    ABDURRAHMAN TALHA YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KEMAL KESKİN