Dört rotorlu bir hava aracının parametrelerinin optimizasyonu ve otonom kontrolü
Optimization of parameters and autonomous control of aquadrotor aircraft
Yazar: MUHARREM SELİM CAN
Danışman: DOÇ. DR. HAMDİ ERCAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Havacılık ve Uzay Mühendisliği = Aeronautical Engineering

Özet:
İnsansız Hava Aracı (İHA) taşımacılığı çağı daha güvenilir kontrol sistemlerini
gerektirmektedir. Çoğu İHA kontrol sistemi akıllı parametre belirleme süreçlerinin
olmadığı geleneksel kontrol sistemlerine dayanmaktadır. Bu parametreler, İHA'nın
faydalı yük ile rüzgârlı havada uçtuğu zaman kritik öneme sahiptir. Bu tezde, daha
güvenilir ve kararlı bir uçuş için faydalı yük ve rüzgâr bozucularını bastıracak bir dört-
motorlu İHA kontrolcüsü tasarlanmıştır. İlk olarak, İHA'nın doğrusal olmayan
matematiksel denklemlerinin türetilmesi amacıyla Newton-Euler yaklaşımı tanıtılmış ve
İHA'nın hareket prensipleri belirlenmiştir. İkinci olarak, iç ve dış döngüden oluşan genel
kapalı çevrim kontrol sistemi tanıtılmıştır. Doğrusal kontrol yöntemi Oransal-Türev (PD)
ve doğrusal olmayan gürbüz Kayan Kip Kontrol (SMC) yöntemi sunulmuş ve
yöntemlerin mimarileri ayrıntılı olarak türetilmiştir. Daha sonra, nümerik mühendislik
problemlerinin çözümünde sıklıkla kullanılan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO)
algoritması sunulmuştur. Özellikle, optimizasyon sürecini bölüm 3'te sunulan kontrol
sistemiyle nasıl birleştirdiğimiz gösterilmiştir. Böylece, performansları doğrulamak için
önerilen PSO optimize edilmiş PD ve SMC kontrolörler elde edilmiştir. Daha sonra
kontrolörlerin performanslarını doğrulamak için önceden tanımlanmış kare, düz ve
dairesel yörüngeler kullanılmıştır. Son olarak, önerilen kontrolörlerimizin 1 kg ve 0,5 kg
gibi farklı yük senaryolarında yörünge takibini verimli bir şekilde gerçekleştirdiği
gösterilmiştir. Ayrıca, önerilen kontrolörlerin performansları üç farklı rüzgâr bozucu
senaryoda gösterilmiştir: rüzgârsız, 3N rüzgâr bozucu ve zamanla değişen rüzgâr bozucu.
Bölüm 5'te önerilen PSO optimize edilmiş kontrol stratejisinin yörünge izleme görevleri
için daha iyi sonuçlara sahip olduğu gösterilmiştir.

Abstract:
The era of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) transportations requires more reliable
control systems. Most UAV control system based on conventional control systems
without intelligent parameterization processes. These parameters are critical if the UAV
flies in windy weather with payload. In this thesis, a four-rotor UAV controller is
designed to suppress payload and wind disturbances for more reliable and stable flight.
First, the Newton-Euler approach is introduced to derive the nonlinear mathematical
equations of the, and the principles of UAV motion are established. Secondly, overall
closed loop control system consists of an inner and outer loop is introduced. The linear
control method Proportional-Derivate (PD) control and the nonlinear robust Sliding Mode
Control (SMC) method are presented and their architectures are derived in detail. Then,
the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, which is often used to solve numerical
engineering problems, is presented. In particular, it is shown how we combine the
optimization process with the presented control system in section 3. Thus, the proposed
PSO optimized controllers is simulated to verify the performances, PD and SMC
controllers are obtained. Then, predefined square, straight, and circular trajectories are
used to validate the performances of the controllers. Finally, it shown that our proposed
controllers perform trajectory tracking efficiently under different payload scenarios such
as 1 kg and 0.5 kg. Furthermore, the performance of proposed controllers is demonstrated
in three different wind disturbance scenarios: No wind, 3N wind disturbance and time-
varying wind disturbance. In section 5, it is shown that the proposed PSO optimized
control strategy has better results for trajectory tracking tasks.