Geri Dön

Adaptıve flıght control ın longıtudınal axıs wıth fuzzy performance decısıon logıc

Boylamsal eksende bulanik performans karar mantiği ile adaptif uçuş kontrolü

PDF İndir

  1. Tez No: 988661
  2. Yazar: ALİ KARADUMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKER ÜSTOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Kontrol teorisi, Control theory
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sabit kanatlı hava araçlarının uçuş esnasında karşılaştığı kontrol yüzeyi hataları gibi anormallikler veya hava aracı için oluşturulan modelle aralarında fark olması, uçuş güvenliğini ve sistem performansını ciddi şekilde etkileyebilmektedir. Bu doğrultuda, PID gibi değişken olmayan kazanç hesaplarıyla uçuş yapan otopilot sistemleri yerine değişken kazanç yapısına sahip adaptif kontrolcü mimarisi tasarlanarak otopilot sistemine adapte edilmiştir. Buna ek olarak herhangi bir başka anormallikte uçuş zarfı'nı koruyabilmesi için bulanık performans regülatörü sistemi bu adaptif kontrol mimarisine eklenmiştir. Sistemler ayrı ayrı test edilip bir bütün haline gelmeden hatalarından giderilmiştir. Son olarak bütün alt sistemler birleştirilip analizleri gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma ile gerçekleştirilmek istenen amaç, adaptif kontrol sistemlerinin havacılıkta kullanılabileceği ve PID için kullanılan yan ürünlerin bu kontrol tipine de uygun olduğunun gösterilmesiyle adaptif kontrolcülerin avantajlarının göz önüne konulmasıdır. Çalışmada 1/32 ölçekli B-2 Spirit model uçağı ve Boeing 747 olmak üzere iki hava aracı modeli kullanılmıştır. Bütün çalışmalar ve analizler MATLAB ve Simulink ortamında gerçekleştirilmiştir. İlk olarak çalışma kapsamında bir hava aracının modelinin elde edilme metotları anlatılarak bir hava aracının dinamik özelliklerinin daha iyi anlaşılması amaçlanmıştır. Bulanık kazanç regülatörünün ilk testleri Boeing 747 ile yapılarak sistem doğrulanmıştır. Adaptif kontrol mimarisinin testlerinde ise B- 2 Spirit 1:32 ölçekli model uçağı kullanılmıştır. Bu doğrulama da tamamlandıktan sonra bulanık kazanç regülatörü ve adaptif kontrol mimarisinin birleştirilmesi sonucu yapılan testlerde de B-2 Spirit 1:32 ölçekli model uçağı kullanılmıştır. Testlerin alt sistemler için ayrı ayrı yapılmasının sebebi iki sistemin hatalarının birbirine karışarak görülmesinin ve çözülmesinin daha çok zaman almasının önüne geçmektir. İki hava aracı kullanılmasının sebebi ise modellemede oluşacak hataların önüne geçmektir. Boeing 747'nin doğrusal hâle getirilmiş boylamsal ve yanal stabilite hareket denklemleri durum uzay modeli kullanılarak temsil edilmiştir. Özdeğerler hesaplanmış ve analiz edilmiş, tümünün kararlı olduğu görülmüştür. Tam ve yaklaşık özdeğerler karşılaştırılmış ve sonuçlar, kısa periyot modunun yaklaşık değerinin daha yüksek doğruluk sağladığını göstermiştir. Transfer fonksiyonları ise yaklaşık yöntemler kullanılarak elde edilmiştir. Farklı kontrol yüzeyi saptırma açıları için hem itki hem de basamak yanıtları çıkarılmıştır. Uçak kararlı olduğundan dolayı sistem bu girdilere kararlı bir tepki vermiştir. Her bir girdi durumu için ilgili grafikler sunulmuştur. Hava araçları için kullanılan otopilot mimarileri direkt doğrusal olmayan model kullanılarak tasarlanabiliyor olsa da çoğunlukla kullanılan yöntem bu değildir. Daha çok seçilen yöntem doğrusal modelin kurulması için bir trim seçilip buna göre modelin kurulunması ve kontrol mimarisinin bu model üzerinden tasarlanmasıdır. Bu doğrultuda, bu tezde de aynı yöntem kullanılarak kontrolcü tasarımı uygun bir denge noktası üzerinde yapılmıştır. Uçuş sırasında kontrol kaybı, havacılıktaki en kritik güvenlik problemlerinden biridir. Uçuş boyunca hava araçları birçok riskle karşılaşır. Bunların bazıları teknik sorunlardan, bazıları ise pilot kaynaklı durumlardan meydana gelir. En tehlikeli durumlardan biri pilotun kontrolü kaybetmesidir ve bu durum ciddi kazalara yol açabilir. Bu kontrol kaybı, pilot kaynaklı salınımlar nedeniyle ortaya çıkabilir. Pilot veya otopilot davranışı ve sistem geri bildirimi doğrultusunda kontrolcü kazanç parametrelerini dinamik olarak ayarlayarak uçuş güvenliğini artıran bir uçuş zarfı koruma stratejisi bu gibi problemlerden uzaklaşmak için kullanılabilir. Uçuş zarfı koruma algoritmaları havacılıkta uzun yıllardır kullanılan bir yan elemandır. Bu zarf sınırları her hava aracı için aynı değildir. Bir hava aracı, kendi güvenli uçuş limitleri içinde simülasyon veya uçuş testlerine tabi tutulduğunda, mühendislerin sistemi doğru bir şekilde analiz ederek uçuş zarfı oluşturmasına imkan sağlar. Bu zarflar, uçuş kontrol sistemlerinin tasarımında ve güvenli uçuş parametrelerinin belirlenmesinde büyük önem taşır. Kontrol davranışının anlaşılması, uçuş kararsızlıklarının önlenmesine de katkı sağlar. Bunu sağlamak için birçok metot bulunmaktadır. Bu tezde de bu durum bulanık kazanç regülatörüyle sağlanmaya çalışılmıştır. Bunu sağlamak için önce güvenli uçuş zarfının bir haritası oluşturulmalıdır. Daha sonra hava aracının haritada anlık olarak bulunduğu konum takip edilerek pilot kaynaklı salınıma yakınlaşıp yakınlaşmadığı kontrol edilebilmektedir. Uçuş zarfının her sınırı bu durumu oluşturmaz. Böyle bir osilasyonun oluşması için pilotun uyguladığı komut ile uçağın yunuslama açısının işaretleri ters olmalıdır. Bunu bir bakıma bu durumun oluşması için bu iki terimin arasında 180 derecelik bir faz farkı olması gerekiyor gibi düşünebiliriz. Eğer hava aracı bu riske çok yaklaştıysa bulanık kazanç regülatörü performansı kısarak faz farkını azaltmaya çalışmaktadır. Sonuç olarak geliştirilen bulanık kazanç regülatör sistemi pilot veya otopilot kaynaklı salınımları değerlendirerek oluşabilecek osilasyon risklerini en aza indirmek amacıyla geliştirilmiştir. Bu fikrin uygulamada da başarılı olup olmadığı test ortamı kurularak denenmiştir ve sonuç olarak sisteme uçuş güvenliği açısından çok büyük kazançlar oluşturduğu anlaşılmıştır. Tezin en önemli kısmını adaptif kontrol mimarisi oluşturmaktadır. Boylamsal eksendeki kontrolü bu kontrol tipiyle sağlamak için gerekenler detaylı olarak belirtilmiştir. Matematiksel olarak yaklaşımın detayları çıkarılarak problem uygun bir zemine oturtulabilmiştir. Çalışma prensibinin detayları paylaşılarak sistemin daha kolay anlaşılabilir olması amaçlanmıştır. Adaptif mimaride en önemli ve zorlu kısım olan kararlılık analizi için gerekli koşullar belirtildikten sonra Lyapunov temelli bir yaklaşımla bu analizin gerçekleştirilebildiği gösterilmiştir. Bu işlemlerden sonra elimizde sadece matematiksel bir form olduğu için bu şekliyle uygulanabilir olmadığı anlaşılmıştır. Bu problemi ortadan kaldırmak için bu form blok diyagrama dökülebilecek hale getirilmiştir. Bu işlem sonrasında blok diyagram kurulabilmiş ve sistem simülasyona hazır hale gelmiştir. Yapılan testlerde sistemin verilen referansı takip edebildiği birçok girdi tipinde görülmüştür. Adaptif uçuş kontrolü yaygın olarak kullanılan bir uçuş kontrol yöntemi olmadığı için, havacılıkta PID türü kontrolcüler için geliştirilmiş birçok yardımcı araç ve yan tekniğin adaptif kontrole de uygulanıp uygulanamayacağı konusu genellikle ele alınmamaktadır. Bu durum, adaptif kontrolün havacılık endüstrisinden daha da uzaklaşmasına neden olmaktadır. Uçuş zarfı koruma yaklaşımı endüstride uzun yıllardır kullanılmakta olup PID gibi yaygın kontrol tiplerine kolaylıkla uygulanabilmektedir. Ancak adaptif kontrol dışarıdan verilen bir kazanç yapısına sahip olmadığından, PID'den farklı bir uyarlama biçiminin uygulanması gerekmektedir. Temelde, bulanık kazanç regülatörü algoritmanın amacı, pilot kaynaklı osilasyonların oluşumunu engellemek için kontrolcünün performansını azaltarak sistemde oluşan faz farkını azaltmak olduğu belirtilmişti. Bu nedenle sorulması gereken ilk soru şudur: Adaptif kontrolcünün performansını belirleyen şey nedir? Yapılan analizler sonucu performansı belirleyen temel parça bulunmuştur. Bu tespit edildikten sonra, PID kontrolcüler için kullanılan uçuş zarfı koruma yapısı adaptif kontrolcüye de uygulanabilir hâle gelmekte ve literatürde nadiren görülen bir birleşik yaklaşım ortaya çıkmaktadır. Son olarak bulanık kazanç regülatörü sistemi adaptif kontrol mimarisinde kullanılabilecek hale getirildi. Bu şekilde adaptif kontrolcü uçuş zarfının dışına çıkabilecek davranışlar sergilediğinde bulanık kazanç regülatörü buna engel olmaya çalışacaktır. Testler sadece bulanık kazanç regülatörünün görevini yerine getirip getirmediği üzerine kurgulanmıştır. Test sonuçlarına bakıldığında gerçekten bulanık kazanç regülatörü sisteminin çıktısına göre sistemin performansının azaltılıp arttırılabileceği görülmüştür. Bu yapılan çalışmalar gelecek çalışmalar için de faydalı bir temel oluşturacaktır. Bu kapsamda bulanık kazanç regülatör ve adaptif kontrol mimarisi entegrasyonunun daha ayrıntılı şekilde incelenerek kontrol yüzeyi arızaları varlığında bu yapının nasıl etkin bir şekilde kullanılabileceğinin araştırılması yapılabilir. İkinci olarak, uçuş zarfı uyarısı oluşturmak uçuş testleri gerektirdiği için tasarım süreci kısa değildir. Eğer uçuş zarf koruması enerji temelli bir yaklaşımla yapılabilirse geri kalan kurgu bu tezde belirtildiği şekilde kullanılabilir. Böylece uçuş testine ihtiyaç duymadan detaylı analiz yapılarak çok daha pratik bir sistem geliştirilebilir ve temelindeki algoritma bu tezde belirtilenle aynı kalmaya devam edeceğinden bu temel üzerinden yeni mimari oluşturulabilecektir. Bu nedenle, çalışmanın bir sonraki aşamasında bu alan da araştırılabilir. Son olarak, yanal eksen için de bir adaptif kontrolcü tasarlanabilir çünkü blok diyagramda sadece modeli yanal eksen modeliyle değiştirirsek aynı kurgu bu eksende de kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

Abnormalities such as control surface failures or deviations from the assumed aircraft model can significantly affect system performance and flight safety in fixed wing aircrafts. For this reason, an autopilot architecture based on an adaptive controller with variable gains is designed instead of using conventional autopilot systems with fixed gains such as PID. In addition, a fuzzy gain regulator is integrated into this adaptive control structure to protect the flight envelope under any additional abnormal conditions. Each system is built separately, and their analyses are performed before combining them into a complete structure. Finally, the total system has been constructed. The main goal of this study is to demonstrate that adaptive control systems can be used in aviation and that the auxiliary methods used with PID controllers can also be applied to this control type, highlighting the advantages of adaptive controllers. In this study, two aircraft models are used and they are a 1:32 scale model of the B-2 Spirit and the Boeing 747. All works and analyses are carried out in the MATLAB/Simulink environment. Firstly, the study explains how an aircraft model is obtained in order to provide a better understanding of the dynamic characteristics of an aircraft. Secondly, the initial tests of the fuzzy gain regulator are performed with the Boeing 747 model to verify the system. Then, the 1:32 scale B-2 Spirit model is used to test the adaptive control architecture. Lastly, the fuzzy gain regulator and the adaptive control architecture are combined after this validation is completed and their final tests are also completed with the same B-2 Spirit model. The subsystems are tested separately in order to keep the bugs separate and make troubleshooting easier. The use of two different aircraft models aims to minimize modeling related errors. Flight envelope protection algorithms have been used as supportive elements in aviation for many years, and various methods exist to achieve this protection. In this thesis, this function is attempted to be achieved using a fuzzy gain regulator. Firstly, a map of the safe flight envelope must be created for this system. Then, it becomes possible to determine whether the aircraft is approaching a PIO condition by continuously tracking the aircraft's instantaneous position on this map. Not every boundary of the flight envelope map leads to PIO. The pilot's input and the aircraft's pitch angle response must have opposite signs for PIO. If the aircraft approaches this risk, the fuzzy gain regulator reduces the system's performance to decrease the phase difference. This idea is tested in a simulation environment to evaluate its practicality, and the results show that it significantly improves flight safety. The most important part of this thesis is the adaptive control architecture. The requirements are explained in detail for achieving longitudinal axis control using this approach. The mathematical background of the method is derived, which helps define the problem clearly on theoretical basis. The system is made easier to understand by presenting the working principles clearly. One of the most critical and challenging aspects of adaptive control is stability analysis. A Lyapunov based approach is used to show that the system can be analyzed for stability after defining the necessary conditions. Once these steps are completed, it becomes clear that the controller exists only in mathematical form and cannot yet be implemented directly. The mathematical formulation is converted into a block diagram suitable form for implementation to solve this issue. After this conversion, the block diagram is constructed and the system became ready for simulation. The test results show that the system is able to track the given reference for various types of input commands. Finally, the fuzzy gain regulator is adapted into the adaptive control architecture. In this way, the fuzzy gain regulator attempts to prevent it when the adaptive controller shows behavior that may push the aircraft outside the flight envelope. The tests are designed only to check whether the fuzzy gain regulator performs its intended function. The results show that the system's performance can clearly be increased or decreased based on the output of the fuzzy gain regulator. Based on these test results, the system is considered successful.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    421133

    Development of a model unmanned aerial vehicle with simulink: Modelling and control

    Simulink ile model insansız hava aracı geliştirilmesi: Modellemesi ve kontrolü

    AKÇAY ÇALIŞIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

  2. Tez No

    931348

    Model reference adaptive terrain following flight control algorithm

    Model referans uyarlamali arazi takibi uçuş kontrol algoritmasi

    BERK İNAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Havacılık ve Uzay MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Aviyonik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM ALIŞKAN

  3. Tez No

    285611

    Adaptive control of guided missiles

    Güdümlü füzelerin adaptif kontrolü

    KADRİYE TİRYAKİ KUTLUAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Havacılık ve Uzay MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Havacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY YAVRUCUK

  4. Tez No

    766401

    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

    Türkçe

    2022

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAPRAK YALÇIN

  5. Tez No

    990213

    GTM uçak modelinin pıd ve yapay sinir ağları ile iniş kontrolü

    Landing control of GTM model using pid and artificial neural networks

    İREM ALMULA ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN KOCAARSLAN

Geri Dön