LQR algoritması ile kuadrokopter kontrolü
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İnönü Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
İnsansız hava araçları kullanımının artmasıyla birlikte bu araçların kontrolü günümüzde giderek önem kazanmıştır. Bu araç çeşitlerinden birisi olan üç serbestlik dereceli dört motorlu kuadkopter sisteminin (3 DOF Hover) kontrolü için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Kuadrokopter sistemi çok girişli çok çıkışlı (ÇGÇÇ) yapısı ve bozucu dış etkenlere maruz kalmasından ötürü kontrol edilmesi zor bir yapıya sahiptir. Literatürde bu tarz helikopter modellerinin kontrolünde Lineer Quadratic Regulator (LQR), Lineer Quadratic Gausian (LQG), H-infinity, Amplified Lineer Quadratic Regulator (ALQR) gibi analitik metotlar kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında üç serbestlik dereceli dört motorlu helikopter sisteminin kontrolü için LQR kontrol yöntemi kullanılmıştır. LQR kontrol yöntemindeki Q ve R ağırlık matrisleri Darwinian Parçacık Sürü Optimizasyon (DPSO) ve Kesir Dereceli Darwinian Parçacık Sürü Optimizasyon (KDDPSO) yöntemleri kullanılarak elde edilmektedir. Elde edilen ağırlık matrisleri öncelikle üç serbestlik dereceli dört motorlu helikopter sisteminin simülasyon modeli üzerinde denenmektedir. Daha sonra simülasyonda iyi bir kontrol performansı üreten ağırlık matrisleri Quanser firmasının üretmiş olduğu üç serbestlik dereceli dört motorlu kuadkopter prototipi üzerinde gerçek zamanlı olarak denenerek sonuçlar irdelenmektedir. Böylece Q ve R ağırlık matrislerinin doğru belirlenmesinin kontrol performansındaki etkileri tespit edilebilmektedir. ANAHTAR KELİMELER: LQR, Optimizasyon, Üç Serbestlik Dereceli Hava Aracı, Kuadrokopter, İnsansız Hava Aracı
With the increasing use of unmanned aerial vehicles, control of these vehicles has become increasingly important today. Various methods are used to control the three Degree of freedom four rotor quadrocopter system (3 DOF Hover) which is one of these vehicle types. The quadrocopter system has a multi-input, multi-output (MIMO) structure and a difficult to control due to exposure of external factors. Analytical methods such as Linear Quadratic Regulator LQR, Linear Quadratic Gausian (LQG), H-infinity and Amplified Linear Quadratic Regulator (ALQR) are used in the literature to control such helicopter models. In this thesis study, a second order LQR control method was used to control 3-DOF Quadrocopter systems. The Q and R weight matrices in the LQR control method are determined by using Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) and Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization (FODPSO) methods. The obtained weight matrices are tested on the simulation model of a 3-DOF four-rotor quadrocopter system. Results are then examined in real time on a 3-DOF quadrocopter prototype, produced by Quanser, that produces good control performance in simulation. Thus, the effects of the correct determination of the Q and R weight matrices on the control performance is determined. KEYWORDS: LQR, Optimization, 3 DOF Hover, Quadrocopter, Unmanned Aerial Vehicles
With the increasing use of unmanned aerial vehicles, control of these vehicles has become increasingly important today. Various methods are used to control the three Degree of freedom four rotor quadrocopter system (3 DOF Hover) which is one of these vehicle types. The quadrocopter system has a multi-input, multi-output (MIMO) structure and a difficult to control due to exposure of external factors. Analytical methods such as Linear Quadratic Regulator LQR, Linear Quadratic Gausian (LQG), H-infinity and Amplified Linear Quadratic Regulator (ALQR) are used in the literature to control such helicopter models. In this thesis study, a second order LQR control method was used to control 3-DOF Quadrocopter systems. The Q and R weight matrices in the LQR control method are determined by using Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) and Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization (FODPSO) methods. The obtained weight matrices are tested on the simulation model of a 3-DOF four-rotor quadrocopter system. Results are then examined in real time on a 3-DOF quadrocopter prototype, produced by Quanser, that produces good control performance in simulation. Thus, the effects of the correct determination of the Q and R weight matrices on the control performance is determined. KEYWORDS: LQR, Optimization, 3 DOF Hover, Quadrocopter, Unmanned Aerial Vehicles
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
İçen, Muhammed (2019). LQR algoritması ile kuadrokopter kontrolü. Yayımlanmış Yüksek lisans tezi, İnönü Üniversitesi, Malatya.1-71 ss.
