Fıxed wıng uav control under severe dısturbances
Şiddetli bozuntular altında sabit kanatlı iha kontrolü
- Tez No: 966880
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Uçak Mühendisliği, Aeronautical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uçak ve Uzay Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 141
Özet
“Şiddetli Bozuntular Altında Sabit Kanatlı İHA Kontrolü”başlıklı tez, İHA'lar için farklı sert, dış bozuntular altında farklı kontrolcülerin performansını teste tabi tutmaktadır. İHA'ların uçuş sırasında karşılaştıkları dış koşullar, sistemin kontrolünü ve kararlılığını doğrudan etkileyebilmektedir. Hava koşulları, rüzgar değişiklikleri, atmosferik bozuntular ve diğer dışsal etkenler, İHA'ların uçuş performansını önemli ölçüde etkileyebilir ve kontrol sistemlerinin yetersiz kalmasına neden olabilir. Bu tez, İHA'ların bu tür şiddetli dışsal bozuntulara karşı daha dayanıklı hale gelmesi için yeni bir kontrol yaklaşımı önermektedir. Bu teknik, geleneksel kontrolcülerle ESC metodunu birleştirerek orjinal bir kontrolcü yapıları sunmaktadır. Dışsal bozuntularla başa çıkma kapasitesine sahip ESC, geleneksel denetleyicilerle birleştirildiğinde bozuntu reddetme kapasitesini önemli ölçüde artırır. ESC dış bozuntuları hızlıca fark edebilir ve kontrolcü parametrelerini ona göre ayarlayabilir. Bu özellik, özellikle normal koşullar altında bile, sistemin ani dışsal değişikliklere karşı uyum sağlamasını sağlar. Bu tez, sabit kanatlı insansız hava araçlarının (İHA) şiddetli dışsal bozuntular altında uçuş kontrol performansını iyileştirmek için yeni bir kontrol yöntemi önermektedir. Tezde, geleneksel denetleyiciler için kullanılan bir dizi kontrol algoritması bulunmaktadır. Bu denetleyiciler arasında Kutuplama Yerleştirme, Geleneksel Otopilotlar, Model Tahminsel Kontrolcü (MPC) ve Doğrusal Kare Regülatörü (LQR) gibi yöntemler yer almaktadır. Sistem dinamiklerini yönetmek için her biri farklı yöntemler sunar, ancak bu denetleyiciler büyük dışsal bozuntular karşısında yeterli değildir. LQR bozuntu reddetme özelliğine sahip değildir. LQG, sistemin geri besleme tabanlı kontrolünü sağlayarak kararlılığı ve doğruluğu artırır, ancak bozuntu reddetme yetenekleri sınırlıdır. MPC optimizasyonu kullanarak daha zorlu sorunları çözmeye çalışsalar da, yoğun dışsal bozuntular altında etkisiz kalabilirler. Tezde önerilen yenilikçi yaklaşım, geleneksel denetleyicilerin tüm bu eksikliklerini ortadan kaldırarak bozuntu reddetme için daha güçlü bir sistem tasarımı sağlar. Bu denetleyicilerin ESC ile birleştirilmesi, İHA sisteminin dışsal zararlara karşı daha dayanıklı ve esnek olmasını sağlar. Şiddetli dış koşulların etkisi altında bile, bu yaklaşım, geleneksel kontrol yöntemlerinin etkinliğini artırırken, İHA'ların stabil ve verimli bir şekilde uçmasına olanak tanır. Bu yenilikçi yöntem, sadece İHA'lar için değil, aynı şekilde dışsal etkilere maruz kalan diğer otonom sistemler için de etkili bir çözüm sağlar. Geliştirilen yaplaşım hem simulasyonel hem de deneysel olarak test edilmiştir. Tezde birinci bölümde literatür taraması yapılmıştır. İkinci bölümde uçağın hem doğrusal hem de doğrusal olmayan sabit kanatlı İHA denklemleri tanıtılmıştır. Üçüncü bölümde geleneksel otopilotlar ESC ile birleştirilmiştir. Bu yeni otopilot yapısı hem nominal şartlar altında hem de sistem çıkışına şiddetli bozuntu etki ettiğinde bozuntuların etkisini ortadan kaldırarak düzgün sistem çıkışı sağlar. Dordüncü bölümde LQR ile ESC birleştirilmiştir. Bu sayede yine şiddetli bozuntular altında düzgün kontrol çıkışı sağlar. Beşinci bölümde kutuplama yerleştirme ile ESC birleştirilmiştir. Bu yeni kontrolcü yapısıyla sert bozuntulara rağmen düzgün kontrol sağlanmıştır. Altıncı bölümde üçüncü, dördüncü ve beşinci bölümde simülasyonla elde edilen sonuçların deneysel doğrulaması yapılmıştır. Bunun için NXP elektronik kart kullanılmış ve kontrolcünün çalışması bu kart vasıtasıyla test edilmiştir. Bu yönteme Processor in the Loop (PIL) denir. Türkçe'ye 'döngüde işlemci' şeklinde çevrilebilir. Bu tez, bozuntuları şu şekilde tanımlar: Dış gürültü, dışsal rahatsızlıkların neden olduğu rastgele sinyal değişimidir. Sinüzoidal bozuntular, periyodik salınımlardır; ramp bozuntusu kademeli ve sürekli sinyallerdir; adım bozuntuları ise hızlı ve uzun süreli sistem sinyal değişiklikleridir. Uçuş kontrol sistemlerinde sıklıkla bulunan geleneksel denetleyiciler, sistemin stabilitesini sağlamak için çoğunlukla geri besleme kazançlarını kullanır. Bu kontrolörler genellikle aşağıdaki kategorilere dahil edilebilir: Doğrusal Kare Regülatörü (LQR): LQR, geri besleme kazançlarıyla sistem kontrolünü sağlar ve doğrusal sistemlerde en yaygın kontrol yöntemlerinden biridir. LQR, sistemin çıktılarını izleyerek kontrol girdilerini belirler ve buna göre denetim uygular. Bu yaklaşım, genellikle optimizasyon tabanlı bir yaklaşım kullanarak sistemin performansını en üst düzeye çıkarmak için kullanılır. LQR, uçuş sistemleri gibi doğrusal dinamiklere sahip sistemlerde sistemin kararlılığını sağlar ve bu da uçuş sırasında iyi performans sağlar. LQR denetleyicisi, normal koşullar altında sistemin dinamiklerini etkili bir şekilde yönetir ve istenen hedeflere ulaşılmasını sağlar. Sonuç olarak, LQR genellikle güvenilir, stabil bir kontrol çözümü olarak tercih edilir. Özellikle sabit kanatlı İHA'lar gibi doğrusal dinamiklere sahip araçlar için bu yaklaşım oldukça uygundur. LQR, dış kaynaklardan kaynaklanan ani değişikliklere duyarsızdır ve bozuntuların sistemi nasıl etkilediğini kontrol etmek zordur. Bu, özellikle uçuş sırasında meydana gelen şiddetli rüzgar, atmosferde meydana gelen bozuntular veya uçuş sırasında meydana gelen anormal durumlar gibi dışsal etkilerin etkili olduğu durumlarda önemli bir sorun oluşturur. Bu da LQR'in dış koşullar altında sistemin performansını koruyamadığı anlamına gelir. Kutuplama Yerleştirme: Bu kontrol yöntemi, sistemin kutuplarını (yani sistemin transfer fonksiyonundaki köklerini) belirli bir şekilde yerleştirerek sistemin dinamik davranışını kontrol eder. Kontrol mühendisliğinde bu yöntem sıklıkla kullanılır çünkü sistemin kararlılığını sağlamak için kutupların uygun şekilde konumlandırılması, istenilen sistem davranışını elde etmek için çok önemlidir. Kutuplama yerleştirme, sistemin zamanla nasıl davranacağı (örneğin sönümlenme, salınım vb.) ve bu özellikleri istenilen şekilde optimize etmek için kullanılabilir. Kutuplama yerleştirme, özellikle doğrusal sistemler için iyi bir kontrol yöntemidir çünkü genellikle sistemin dinamikleriyle doğrudan ilişkilidir ve çok sayıda kontrol parametresinin belirlenmesinde kullanılabilir. Bu yöntem, kontrol mühendislerinin sistemin yanıtını hızlandırmasını, aşırı salınımları önlemesini veya daha hızlı kararlılığa ulaşmasını sağlamasını sağlar. Kutuplama yerleştirme, normal koşullarda etkili bir şekilde çalışır çünkü sistemin iç dinamikleri ve çevresel koşullar tahmin edilebilir ve stabildir. Bu durumda, kutuplar doğru bir şekilde yerleştirildiğinde sistem kararlılık sağlayabilir ve istenen davranışı gösterebilir. Bununla birlikte, dışsal bozuntular söz konusu olduğunda bu yöntemin etkinliği önemli ölçüde azalır. Sistemin parametreleri ve dinamikleri dış kaynaklardan etkilenebilir ve bu, kutuplama yerleştirmenin etkili bir şekilde çalışmasını engelleyebilir. Kutupların ilk konumları artık uygun değildir, çünkü çevresel faktörler aniden değişebilir ve sistemin dinamik davranışını değiştirebilir. Kutuplama yerleştirme yönteminin etkinliği, rüzgar, atmosferik değişiklikler veya ani yük değişimleri gibi dışsal bozuntular tarafından düşürülebilir. Bu tür durumlarda, kutuplama yerleştirme yöntemi, sistemi istenilen şekilde yönetmekte zorlanabilir çünkü dışsal faktörler kontrol parametrelerini sürekli olarak değiştirebilir ve sistemin dinamik özelliklerini tahmin edilemez hale getirebilir. Bu durumda kutuplama yerleştirme sınırlıdır ve dışsal bozuntular karşısında yetersizdir. Doğrusal Kare Gauss (LQG) ve Model Tahminsel Kontrolcü (MPC): MPC ve LQG, günümüzde oldukça karmaşık ve etkili kontrol yöntemleridir. Her iki yöntem de dışsal bozuntuların etkisinin sınırlı olduğu durumlarda iyi çalışır. Bir sistemin gelecekteki davranışını tahmin etmek için MPC optimizasyon tabanlı bir yöntem kullanır. Bu yöntem, sistemin modelini kullanarak gelecekteki kontrol girdilerini bulmaya çalışır ve bu girdileri kullanarak sistemin çıkışlarını amaçlanan hedeflere yönlendirir. Sistemin modelini ve çevresel faktörleri dikkate alarak, MPC çok adımlı bir optimizasyon uygular. Bu, sistemin anlık durumunu ve gelecekteki davranışını dikkate alır. MPC, bu özellikleri nedeniyle özellikle karmaşık ve dinamik sistemler için ideal bir kontrol yöntemidir. LQG, Bir sistemin durumunu tahmin etmek için ölçümler üzerindeki belirsizlikleri ve gürültüyü azaltmak için Kalman Filtresini kullanır. Ardından, bu tahminler kullanılarak doğrusal kareleştirme tekniği kullanılarak sistemin en iyi kontrol girdileri bulunur. LQG, özellikle sistemdeki belirsizlikleri ve gürültüyü yönetmede oldukça iyidir. Bununla birlikte, her iki yöntem de özellikle güçlü dış etkilere karşı yetersiz kalmaktadır. Düşük seviyeli bozuntularla başa çıkmada MPC ve LQG oldukça iyidir, ancak sistem üzerinde önemli bir etkiye sahip dışsal faktörlerle karşılaşıldığında, bu yöntemler istenen doğrulukta çıktı tepkileri veremez. Bu yöntemler, ani yük değişimleri, büyük atmosferik değişiklikler veya şiddetli rüzgar gibi güçlü dışsal etkenlerden etkilenebilir. Sistem modeli, MPC'nin optimizasyon tabanlı yaklaşımının temelini oluşturur, ancak ciddi bozuntular sistem modelini önemli ölçüde değiştirebilir, bu da denetleyicinin karar verme yeteneğini düşürebilir. Aynı şekilde, LQG'nin Kalman Filtresi düşük seviyeli gürültülerle başa çıkabilir, ancak yüksek güçlü dışsal bozuntuların etkilerini göz ardı eder veya yanlış tahminlerde bulunabilir. Bu tür durumlarda, MPC ve LQG sistemin gerçek durumunu doğru bir şekilde gözlemleyemez. Sonuç olarak, sistemin kararlılığı ve performansı olumsuz etkilenir. Bu nedenle, bu yöntemler, dışsal faktörlerin etkisinin arttıkça etkisizleşiyor ve daha gelişmiş bozuntu reddetme teknikleri gerekir. ESC, bozuntuyı reddetme yeteneğini artıran bir kontrol yöntemidir. Bu kontrolcü, farklı bileşenleri bir araya getirerek dışsal bozuntuların etkisini azaltır ve sistemin performansını artırır. ESC şunları içerir: Sinüzoidal Sarsıntı: Sistemin tepki özelliklerini değerlendirmek için bir prob sinyalidir. Bu sinyal, sistemin en iyi çalışma koşullarını belirlemede faydalıdır. Performans, hata oranı veya bozuntu reddetme gibi faktörlere göre seçilir. Yüksek Geçiş Filtresi (HPF): HPF, düşük frekanslı bozuntuların önlenmesini sağlar. HPF, düşük frekanslı bozuntuları izole eder çünkü bu bozuntular genellikle anında kontrol ayarları gerektirmez. Bu, sistemin daha acil olan yüksek frekanslı bozuntulara odaklanmasına izin verir. Düşük Geçiş Filtresi (LPF): LPF'ler yüksek frekanslı gürültü veya ani sinyal dalgalanmalarını düzleştirir. Bu, sistemin daha tutarlı olmasını sağlar ve önemsiz değişkenlerin etkisini azaltır. Integral Kontrol: Integral kontrol, hata sinyalini sürekli olarak zaman içinde entegre eder. Bu, sistemdeki sürekli bozuntularla başa çıkmayı kolaylaştırır. Bu bileşenler, ESC'nin dışsal bozuntularla mücadele etmesini ve kontrol ayarlarını gerçek zamanlı olarak değiştirmesini sağlar. Bu yöntemlerin kombinasyonu, ESC'nin özellikle yoğun dışsal bozuntular altında bile İHA sisteminin performansını en üst düzeye çıkarma yeteneğine sahiptir. ESC tabanlı kontrol sistemi, iki döngü içeren kademeli bir sistemdir. Bu sistemin iç döngüsü geleneksel bir denetleyiciden oluşurken, dış döngü ESC tarafından oluşturulmuştur. Geleneksel denetleyiciler (LQR veya kutuplama yerleştirme gibi) iç döngüde kullanılır. Bu döngü, normal durumlarda sistemin güvenilirliğini ve kontrolünü sağlar. İç döngü, sistemin dinamiklerine uygun stabiliteyi sağlayarak uçuşun düzgün bir şekilde gerçekleşmesini sağlar. ESC, dış döngüyü oluşturmak için kullanılır. Bu döngü, sistemin şiddetli dışsal bozuntular altında daha iyi çalışmasını sağlamaya çalışır. Dışsal bozuntuların etkisini azaltan ESC, sistemin genel stabilitesini sağlar. İç ve dış döngülerin birbirini tamamlamasıyla bu kademeli sistem çalışır. Bu iki döngünün birlikte çalışması, İHA sistemlerinin her türlü koşulda verimli ve güvenilir bir şekilde uçmasını sağlar. Gelecekteki araştırmalar, bu kontrol sisteminin daha da iyileştirilmesi ve çeşitli sistemlerde test edilmesi yoluyla dışsal bozuntulara karşı daha iyi çözümler geliştirebilir.
Özet (Çeviri)
This thesis is entitled as 'Fixed-Wing UAV Control Under Severe Disturbances'. It examines the performances of several controllers in case of harsh disturbances. The goal of the thesis is to choose the best controller among some controllers under severe external effects. This work proposes a novel controller structure that is able to reject sharp disturbances. In addition, the recommended controller increases the robustness of the UAV's control systems. In this technique, traditional controllers are combined with Extremum Seeking Control (ESC). ESC is utilized to deal with the disturbances while traditional controllers provide control in optimal flight conditions. In control systems, external disturbances are defined as external effects causing failures in the signals. In this work, disturbances are categorized as follows. These unexpected signals leads to instability and and uncertainty. Step disturbances can be defined as sudden effects in the system response. This types of effects are hard to deal with. Ramp disturbances are continues signals. These signals may change the system response constantly and it may be required constant intervention to keep the system response stable. Another external disturbance type is sinusoidal signals which represent periodical effects. They especially causes resonance problems. Overall, these disturbances are considered severe disturbances and they are really hard to cope with. The study explores various conventional control methods, including Model Predictive Control (MPC), standard autopilots, Linear Quadratic Regulator (LQR), Linear Quadratic Gaussian (LQG), and Pole Placement techniques. These controllers are applied to the management of unmanned aerial vehicles. LQR, for instance, effectively enhances stability and control by utilizing feedback gains. However, it struggles to maintain performance in the presence of external disturbances. This limitation stems from its inability to reject disturbances, making it less effective in real-world scenarios such as wind gusts or atmospheric turbulence. The Pole Placement controller provides satisfactory performance and reliable system responses under nominal operating conditions. However, it is insufficient to produce consistent and accurate outputs in the face of rapidly changing environmental factors. Comparative analyses show that Model Predictive Control (MPC) and Linear Quadratic Gaussian (LQG) methods exhibit superior capabilities in perturbation suppression. While MPC effectively eliminates low-level disturbances, LQG supported by Kalman Filter both reduces low-level perturbations and predicts system uncertainties. However, both controllers fail to perform adequately under harsh conditions such as strong wind shears, sudden atmospheric changes or aggressive environmental effects. This study integrates Extremum Search Control (ESC) with traditional methods to effectively reduce harsh perturbations. ESC is a powerful adaptive control method that optimizes system performance with real-time feedback mechanism. The ESC's perturbation resistance is provided by the synergistic interaction of four basic components: Integral controller (to eliminate persistent errors), High pass filter (HPF - to filter low frequency perturbations), Low pass filter (LPF - to eliminate high frequency noise) and Sinusoidal test signal (to analyze system response) Each component plays a critical role in increasing the control system's resistance to perturbations, ensuring effective performance even in conditions where traditional methods are limited. Sinusoidal signals provide vital insights about the system's dynamic reaction as probing signals. This signal observes the systems performance in terms of having proper response and disturbance rejection. It tries to determine the best working conditions while exposing the severe disturbances. HPF prevents low pass signals and LPF rejects high pass signals. In addition, integral controller integrates error signal by time. It modifies the controller parameters dynamically to mitigate external disturbances permanently. This feature is so crucial to keep the system response stable in spite of these disturbances. In this study, inner loop and outer loop constitutes the proposed controller architecture. The inner loop provides pleasant system response under normal conditions while outer loop mitigates external effects by utilizing Extremum Seeking Control. Inner loop leads routine control parameters while outer loop adjusts the controller parameters to reduce exernal disturbance effects. In the first chapter of the thesis, a literature review related to the thesis contents was conducted. optimal control, autopilot design, aircraft along with fixed-wing UAV modeling, and disturbance rejection were added to this section. In the second chapter, the aircraft-UAV nonlinear and linear dynamics were introduced. As nonlinear dynamics, environmental equations, forces-moment equations and equations of motion were defined. As linear dynamics, trim and steady state conditions were expressed. In the third chapter, traditional autopilots and ESC technique were introduced. Then, this traditional autopilots were integrated with ESC method to mitigate severe disturbances. In this way, even under severe disturbances, this new autopilot framework is able to provide accurate system output. In the fourt chapter, Pole Placement and ESC techniques were combined to reduce severe disturbances. This novel controller structure enable acceptable system output in spite of adverse disturbances. In the fifth chapter, LQR and ESC strategies mere integrated to mitigate severe disturbances even during agile maneuvering. Thus, this new controller model provide favorable results despite harsh disturbances. In the sixth chapter, experimtal implementations of the proposed strategy were conducted by utilizing Processor in the Loop (PIL) technique. An NXP electronic processor cart is used for this purpose. The controller performance was tested on the processor to validate recommended approach.
Benzer Tezler
- Design of an autonomous landing control algorithm for a fixed wing unmanned aerial vehicle (UAV)
Sabit kanatlı bir insansız hava aracının (İHA)otomatik iniş sistemi için kontrol algoritması tasarımı
VOLKAN KARGIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. İLKAY YAVRUCUK
- Model predictive control of a fixed wing unmanned aerial vehicle
Sabit kanatlı bir insansız hava aracının model öngörülü kontrolü
HAKAN ÜLKER
Doktora
İngilizce
2016
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL BAYKARA
- Sabit kanatlı İHA için uyarlamalı daldırma ve değişmezlik yöntemiyle sabit bozucuların kestirici tasarımı
Disturbance estimator design with adaptive immersion and invariance method for fixed wing UAV
BESTE SEZEN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN
- Farklı insansız hava araçları ile elde edilen görüntülerin otomatik fotogrametrik yöntemlerle değerlendirilmesi ve doğruluk analizi
Examination of images obtained from different unmanned air vehicles via automatic photogrammetric methods and accuracy analysis
DENİZ BİLGE KILINÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Yeni nesil hava araçlarının rijit formasyon uçuşları
Rigid formation flight for next generation aerial vehicles
SALİH SARIÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BAYEZİT