İha sürüleri için enerji yönetim sistemi ve enerji paylaşımı algoritmalarının geliştirilmesi
Development of energy management system and energy sharing algorithms for drone swarms
- Tez No: 960685
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERCAN İZGİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Tesisleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, insansız hava aracı (İHA) sürülerinin uzun süreli görevlerde karşılaştığı enerji kısıtlamalarını aşmak ve operasyonel sürekliliği artırmak amacıyla yeni bir enerji yönetim sistemi ve enerji paylaşım algoritmaları geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, birden fazla kontrol ve optimizasyon bileşenini bütünleşik biçimde içermektedir: (1) formasyon düzenini koruyarak hedefe yönelimi sağlayan Oransal Integral Türevsel (Proportional Integral Derivative, PID) tabanlı kontrol sistemi, (2) uçuş kararlılığı ve takip doğruluğu için genetik algoritma (GA) ile optimize edilmiş PID parametreleri, (3) çarpışma riskini azaltmak amacıyla uygulanan yapay potansiyel alan yöntemi, (4) enerji paylaşımı sırasında hizalanma ve kararlılık için tanımlanan duraklama tabanlı aktarım protokolü, (5) düşük enerji seviyeli İHA'ların görev dışı kalmasını önleyen dinamik lider değişimi stratejisi ve (6) enerji verimliliğini artırmak amacıyla kullanılan kablosuz enerji transferi (wireless power transfer, WPT) mekanizması. Simülasyon sürecinde her bir İHA sabit kapasiteli lityum-polimer batarya ile donatılmıştır. Enerji paylaşımı, WPT teknolojisi ile belirli bir mesafe ve sabit verimlilik koşullarında modellenmiştir. MATLAB ortamında gerçekleştirilen senaryo tabanlı testler sonucunda, önerilen lider rotasyonu ve enerji paylaşımı mekanizmaları görev süresini %28 oranında uzatmış, enerji dengesizliğini %98 oranında azaltmıştır. Ayrıca, enerji eşiği tabanlı lider değişimiyle, kritik seviyeye ulaşan İHA'ların sistem dışı kalması önlenmiştir. Bu tez, enerji paylaşımı, liderlik stratejileri, batarya yönetimi ve kontrol sistemlerini bütüncül bir çerçevede birleştirerek uzun süreli görevler için enerji verimliliğini artırmaya yönelik önemli katkılar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study presents the development of a novel energy management system and energy-sharing algorithms aimed at overcoming the energy constraints faced by unmanned aerial vehicle (UAV) swarms during long-duration missions and enhancing operational continuity. The proposed system integrates multiple control and optimization components: (1) a PID-based control system that ensures the swarm maintains formation and navigates toward its target, (2) PID parameters optimized by a genetic algorithm (GA) for flight stability and tracking accuracy, (3) an artificial potential field method to minimize collision risk, (4) a pause-based transfer protocol for physical alignment and stability during energy sharing, (5) a dynamic leader-switching strategy to prevent low-energy UAVs from dropping out of the mission, and (6) a wireless power transfer (WPT) mechanism to improve energy transfer efficiency. In the simulation process, each UAV is equipped with a fixed-capacity lithium- polymer (Li-Po) battery. The energy-sharing strategy is modeled using WPT within a specific distance and with constant efficiency. All algorithms were implemented in MATLAB and tested through scenario-based simulations involving a swarm of five UAVs. Simulation results show that the proposed leader rotation and energy- sharing mechanisms extended mission duration by 28% compared to traditional fixed-leader models and reduced energy imbalance (standard deviation) by 98%. Moreover, the energy threshold-based leader switching prevented UAVs from dropping out due to critical battery levels. Throughout a 400-second mission, the swarm successfully maintained both formation and energy integrity. This thesis offers a holistic energy management framework for UAV swarms by unifying energy sharing, leadership strategies, battery management, and control systems—elements typically studied separately in the literature—thus contributing significantly to energy efficiency in long-duration missions.
Benzer Tezler
- Swarm fighter aircraft control with deep reinforcement learning approach
Derin pekiştirmeli öğrenme ile sürü savaş uçaklarının kontrolü
METİN SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- İnsansız hava araçları için batarya-yakıt hücresi hibrit enerji yönetim sisteminin geliştirilmesi
Development of a battery-fuel cell hybrid energy management system for unmanned aerial vehicles
BARAN KUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- Dört pervaneli bir mini-İHA'nın hibrit PEMFC/batarya tasarımıyla uçuş performansının arttırılması
Enhancing the flight performance of a quadcopter mini-UAV with ahybrid PEMFC/battery design
MURAT KAYAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SENCER ÜNAL
- Domain adaptive visual inertial global localization in GNSS-denied environments
GNSS olmayan ortamlarda görüntü uyarlamalı görsel-ataletsal küresel konum belirleme
ABDÜLBAKİ ŞANLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Gelecek nesil haberleşme sistemlerinde insansız hava araçları için kaynak yönetim teknikleri
Resource management techniques for unmanned aerial vehicles in next generation communication systems
UYGAR DEMİR
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENK TOKER