Bir insansız hava aracı için sistem tanılanması ve kontrolcü tasarımı
System identification and controller design for an unmanned aerial vehicle
Yazar: LOKMAN ATİK
Danışman: DOÇ. DR. AYHAN KURAL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Sistem Dinamiği ve Kontrol Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Makine Mühendisliği = Mechanical Engineering

Özet:
İnsansız hava araçları son zamanlarda kullanımı yaygınlaşmış ve sadece askeri alanda değil bilimsel ve sivil alanda da kendine birçok uygulama alanı bulmuştur. Başlarda, yeryüzünde yaşanan savaşlarda bir adım öne geçmek adına devletler tarafından basit bir uçan balon benzeri yapıyla başlayan insansız hava aracı, zaman içerisinde çok kapsamlı ve askeri alanda vazgeçilemez bir pozisyona gelmiştir. Askeri amaçlı olarak insansız hava aracı kullanımı birçok ülkeye yaygınlaşmış olsa da bunların üretimini yapan ülke sayısı azdır. 
Ülkemizde de belli bir dönem dışardan temin edilen insansız hava araçları (İHA), daha sonraları yaşanan olumsuz gelişmelerden dolayı yetkili kurumlar yerli ve milli üretim için kolları sıvamış ve birkaç farklı kategoride insansız hava aracı üretilmiştir. 
Son zamanlarda ise hava durumu tahmini, tarımsal faaliyetler, yangın tespiti ve yangına müdahale etme gibi çeşitli sivil amaçlar için İHA kullanımı artış göstermiştir. 
Bu tez çalışmasının ilk bölümünde öncelikle İHA matematik modeli çıkarılmıştır. Bu kapsamda İHA koordinat çerçeveleri tanıtılmıştır. Bunlar atalet koordinat çerçevesi, araç koordinat çerçevesi, araç-1 koordinat çerçevesi, araç-2 koordinat çerçevesi, gövde koordinat çerçevesi, kararlılık koordinat çerçevesi ve rüzgâr koordinat çerçevesidir. Bu koordinat çerçeveleri ölçülmek istenen giriş ve çıkış sinyallerinin doğru şekilde formüle edilebilmesini sağlamaktadır. Buna bağlı olarak konum ve hız formülleri oluşturulmuş, devamında ise kuvvet ve moment formülleri ortaya konmuştur. Bu çalışmalar sonucunda İHA'nın doğrusal olmayan modelleri elde edilmiştir. Devamında ise İHA'ya ait doğrusallaştırılmış durum-uzayı modelleri verilmiştir. İnsansız hava aracı için trim koşulu tanımı verilmiş ve trim koşullarındaki basitleştirilmiş modelleri verilmiştir. Ayrıca basitleştirilmiş transfer fonksiyonu modelleri de verilmiştir.
Bu tez çalışmasında gerçek uçuş verileri kullanılarak sabit kanatlı bir insansız hava aracı doğrusal ve doğrusal olmayan yöntemler kullanılarak modellenmiştir. Elde edilen doğrusal bir model için modern kontrol yöntemlerinden kutup atama yöntemi ile ve lineer kuadratik regülatör yöntemi ile kontrolcü tasarımı yapılmış ve elde edilen kontrolcüler birbirleri ile karşılaştırılmıştır. 
Model oluşturulurken ilk önce sabit kanatlı insansız hava aracının aerodinamiğinin boylamsal ve yanal düzlemde doğrusallaştırılmış modelleri baz alınmıştır. Gerçek uçuş testlerinden elde edilen girdi ve çıktı verileri kullanılarak, baz alınan bu modeller üzerinden doğrusal sistem tanılama yöntemlerinden arx ve armax yöntemleri kullanılarak yanal ve boylamsal sistem tanılama yapılmıştır. Aynı zamanda yapay sinir ağları yöntemi ile de sistem tanılama yapılarak bu yöntemle elde edilen modeller arx ve armax yöntemleri ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. 
Daha sonra elde edilen yanal arx modeli için kararlılık ve referans değer takibi amaçlarına yönelik kutup atama ve lineer kuadratik regülatör yöntemleriyle kontrolcü tasarımları yapılmıştır. Elde edilen kontrolcüler birbirleri ile karşılaştırılmış ve lineer kuadratik regülatör yöntemi ile elde edilen kontrolcünün performansının kutup atama yöntemi ile elde edilen kontrolcü performansına nazaran daha iyi olduğu gözlenmiştir.
Bu tez kapsamında bilgisayar ortamında yürütülen bütün sistem tanılama çalışmaları Matlab Sistem Tanılama Araç Kutusunda (System Identification Toolbox), Kutup Atama ve lineer kuadratik regülatör kontrolcü tasarım yöntemleri ile oluşturulan kontrolcü tasarımları Matlab Simulink'te yapılmıştır. Sonuçlara ait grafik çizimleri program çıktıları kullanılarak elde edilmiştir.

Abstract:
Unmanned aerial vehicles have become widespread recently and have found many application areas not only in the military but also in the scientific and civil fields. In the beginning, unmanned aerial vehicle production started by states with a simple flying balloon-like structure in order to take a step forward in world wars. It has undergone many changes, developed, equipped with many sensors, armed and has reached very comprehensive situation. Thus, it has reached an indispensable position in the military field. Although the use of unmanned aerial vehicles for military purposes has become widespread in many countries, the number of countries producing unmanned aerial vehicle is low.
In our country, the issue of unmanned aerial vehicles (UAV) was dealt with in the 90s and in the early times this need was obtained from other countries. In the following period, there was a problem with the supplier company regarding the supply of spare parts and the elimination of the faults and UAV could not serve for a long time due to these reasons. Due to these unfavorable situations, authorized institutions have rolled up their branches for domestic and national production and several companies have been encouraged to invest in UAV. As a result, domestic production of UAV was achieved. The most important of these are called Bayraktar, Karayel and Anka.
Recently, the use of UAV has expanded considerably. The most important of these is agricultural activities and the intervention to natural events such as forest fire detection. However, the use of UAV has increased for various civilian purposes such as surveillance, reconnaissance, transportation, camera shooting, weather forecasting and fire intervention.
In the first part of this thesis, first of all, the mathematical model of unmanned aerial vehicle is extracted. In this context, coordinate frames of UAV are introduced. These are inertial coordinate frame, vehicle coordinate frame, vehicle-1 coordinate frame, vehicle-2 coordinate frame, body coordinate frame, stability coordinate frame and wind coordinate frame. These coordinate frames ensure that the input and output signals to be measured can be formulated correctly. Position and velocity formulas and force and moment formulas were generated with the help of these frames. As a result of these studies, nonlinear models of UAV were obtained. Then, linearized state-space models of UAV are given. The definition of trim condition for unmanned aerial vehicle is given and simplified models in trim conditions are given. Simplified transfer function models are also given.
In the third chapter, basic features of system identification are mentioned. The necessary arguments for the correct identification of the system are presented. These are input signals, data acquisition, elimination of dc components, scaling of input / output data, selection of model structure and estimation of complexity. Next, linear system identification methods such as AR, ARX, ARMAX, Output-Error and Box-Jenkins and non-linear system identification methods such as Nonlinear ARX, Hammerstein-Wiener and artificial neural network are introduced.
In the fourth chapter, it is started to introduce the system identification of UAV. Here, basic concepts of unmanned aerial vehicle system identification are mentioned. The system identification applications in this thesis study were conducted with UltraStick 25E test flight vehicle data of unmanned aerial vehicle flight control research group of University of Minnesota. Since a data set of the Ultrastick 25E has to be created, many test flights have been performed by flight control research group of University of Minnesota and many parameters have been recorded on the flights. Then, the system identification of Ultrastick 25E has been started.
System identification was made using real flight data of Ultrastick 25E model UAV. In this context, first of all, UAV dynamics is taken into consideration in two different axes, lateral axes and longitudinal axes. For the Ultrastick 25E UAV, aileron and rudder signals are selected as input signals for lateral axis modeling. Roll rate and yaw angle signals are selected as output.
In longitudinal axis modeling, elevator and throttle signals are selected as input signals. Pitch angle and air speed signals were selected as output signals. Thus, system identification has been started according to these multi-input multi-output (MIMO) models on both axes. All system identification efforts were performed with Matlab System Identification Toolbox. When using the program, input and output signals were first selected, average values were extracted from the selected signals and filtering was performed for the required signals. The filtered signals were then imported into System Identification Toolbox. Afterwards, system identification was made for the lateral axis by using ARX, ARMAX and artificial neural network methods using input and output data obtained from real flight tests. Afterwards, system identification was made for the longitudinal axis by ARX, ARMAX and artificial neural network methods. The obtained models were plotted on the graph and compared.
In the fifth section, the controller is designed for the lateral model which is a linear model obtained in the fourth section. Pole placement method is introduced for this purpose. It is explained how to obtain K gain matrix by ploe placement method. It was shown how the change in K gain matrix obtained by the roots in the desired position affects the system behavior.
In this context, stability control was made by pole placement method for unmanned aerial vehicle model. Afterwards, it is provided that the model follows a reference value by pole placement method. While following the reference value, the performance was evaluated by taking into consideration the values of maximum overshoot, rise time and settling time.
Then, linear quadratic regulator method is introduced. It is explained how Q and R values in quadratic cost function are determined and modified to determine K gain matrix. It has been demonstrated how the change of Q and R values affect desired input and output performances. For this purpose, stability control of the unmanned aerial vehicle model was made by LQR method.
Afterwards, the model is provided to follow a reference value by LQR method. The performance of the pole placement and LQR methods were compared and it was observed that the performance of the controller obtained by LQR method was better than that of the pole placement method.
In this thesis, pole placement and LQR controller design methods were developed in Matlab Simulink. In the thesis the graphs are the system identification toolbox and Simulink toolbox outputs and the results are obtained by using these programs plots.