Yörünge takibi benzetimi için  dört serbestlik dereceli sualtı aracının  dinamik modelinin çıkarılması ve salp sürü algoritması tabanlı kesirli dereceli PID kontrolör tasarımı
Extraction of  underwater vehicle model with four degrees of freedom and salp swarm algorithm based fractional order PID controller design for simulation of trajectory tracking
Yazar: GÜLTEN YILMAZ
Danışman: DOÇ. DR. SERHAT YILMAZ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Otonom su altı araçları (OSA) bilimsel, ticari ve askeri alanlar başta olmak üzere birçok alanda kullanılmaktadır. Bu araçlar, su altındaki görevleri otonom olarak yerine getirebilmek için çeşitli rehberlik ve kontrol sistemlerine ihtiyaç duyarlar. OSA'ların modellenmesi, sistem tanımlaması ve kontrolü, hala aktif araştırma ve geliştirme alanları içinde yer almaktadır. Bu tez çalışması kapsamında; düşük hızlı, denge durumunu koruyabilen, modüler ve simetrik yapılı bir su altı aracı geliştirildi. RedFin adı verilen aracın, ulusal insansız su altı sistemleri yarışmalarında Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü'nü temsil etmesi planlanmaktadır.  Çalışmaların devamında su altı aracı RedFin'in dinamik model parametreleri tahmin edilerek matematiksel modeli elde edildi.  Aracın dinamik model parametrelerinin tahmininde, Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) ve analitik hesaplama tekniklerinden yararlanıldı. Statik ve dinamik havuz deneyleri ile model doğrulama çalışması yapıldı. Deneysel verilerden parametreleri tahmin etmek için en küçük kareler tahmin yöntemi (EKK) kullanıldı. Basit olmaları ve uygulama kolaylıkları nedeniyle PID (Orantılı-İntegral-Türevsel) denetleyiciler, birçok endüstriyel sistemin kontrolünde kullanılmaktadır. Tamsayılı olmayan diferansiyel denklemler ile tanımlanan dinamik modeller için Kesir Dereceli PID (KDPID) kontrol algoritması geliştirilmiştir ve daha hassas çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada, OSA'nın yörünge takibi kontrolü için önce PID, daha sonra KDPID kontrolör tasarlandı ve her iki kontrolörün kazanç parametrelerinin optimizasyonu için sezgisel optimizasyon algoritmalarından Salp Sürüsü Algoritması (SSA)  kullanıldı. Uygunluk fonksiyonu olarak; konum hatasının mutlak değerinin integrali (IAE)  seçilmiştir. Yapılan benzetimlerde, SSA-KDPID'nin, SSA-PID'ye göre OSA'nın farklı yörüngeleri izlemede daha başarılı olduğu gözlenmiştir.

Abstract:
Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are used in many fields, primarily in scientific, commercial, and military areas. These vehicles require various guidance and control systems to autonomously perform tasks underwater. The modeling, system identification, and control of AUVs remain active areas of research and development. In this thesis study, a low-speed, stable, modular, and symmetrical underwater vehicle was developed. The vehicle, named RedFin, is planned to represent the Department of Electronics and Communication Engineering at Kocaeli University in national unmanned underwater systems competitions. In the continuation of the studies, the dynamic model parameters of the underwater vehicle RedFin were estimated, and a mathematical model was obtained. Computational Fluid Dynamics (CFD) and analytical calculation techniques were used to estimate the dynamic model parameters of the vehicle. Model validation was carried out through static and dynamic pool tests. The least squares estimation method (LSE) was used to estimate the parameters from the experimental data. Due to their simplicity and ease of implementation, Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers are used in the control of many industrial systems. For dynamic models defined by non-integer differential equations, a Fractional Order PID (FOPID) control algorithm has been developed, offering more precise solutions. In this study, a PID controller and then a FOPID controller were designed for the trajectory tracking control of the AUV. The Salp Swarm Algorithm (SSA), one of the heuristic optimization algorithms, was used to optimize the gain parameters of both controllers. The integral of the absolute value of the position error (IAE) was selected as the fitness function. In the simulations, it was observed that the SSA-FOPID was more successful than the SSA-PID in following different trajectories of the AUV.