Dört rotorlu bir insansız hava aracının otonom uçuşu için optimum kontrolcü tasarımı
Optimal controller design for autonomous flight of a quadcopter
Yazar: EMRE BALTA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENGİN HASAN ÇOPUR ; DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN BİLGİÇ
Necmettin Erbakan Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Uçak Mühendisligi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Havacılık Mühendisliği = Aeronautical Engineering ; Uçak Mühendisliği = Aircraft Engineering
Dizin: Optimizasyon = Optimization

Özet:
Quadcopterler; askeri operasyonlarda, arama kurtarma faaliyetlerinde, tarımsal uygulamalarda, haritalama, gözetleme ve teslimat gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılan insansız hava araçlarıdır (İHA). Bir quadcopterin kararlı ve hassas kontrolünü sağlamak, güvenli ve verimli çalışma için çok önemlidir. PID (Orantılı-İntegral-Türev) denetleyici, quadcopter kontrolünde literatürde yaygın olarak kullanılan bir denetleyici tipidir. PID denetleyicisi, quadcopterin motor hızlarını sürekli olarak ayarlamak ve havadaki yönelimini ve konumunu kontrol etmek için sensörlerden gelen geri bildirimleri kullanır. Bu tez, quadcopterin PID kazançlarını metasezgisel algoritmalar yardımıyla optimum ayarlayarak uçuş performansını ve stabilitesini artıran etkili bir yöntem sunmaktadır.
Bu tez kapsamında, çevrim dışı bir yaklaşım benimsenmiş ve Kaskat PID kontrolcü kazançlarının optimum değerlerini bulmak için metasezgisel algoritmalar kullanılmıştır. Quadcopterin PID parametreleri, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Bozkurt Optimizasyonu (GWO), Yapay Arı Kolonisi (ABC) ve Diferansiyel Gelişim (DE) algoritmaları kullanılarak simülasyon ortamında optimize edilmiştir. Optimizasyon problemini çözmek için; İntegral Mutlak Hatası (IAE), İntegral Kare Hatası (ISE), İntegral Zaman Mutlak Hatası (ITAE) ve İntegral Zaman Kare Hatası (ITSE) olmak üzere dört farklı uygunluk fonksiyonu kullanılmıştır. Bu uygunluk fonksiyonları, quadcopterin doğrusal olmayan matematik modeli için ağırlıklandırma katsayıları ile özelleştirilmiştir ve arama algoritmaları tarafından minimize edilecek şekilde tasarlanmıştır. Daha sonra özelleştirilmiş uygunluk fonksiyonlarını minimize eden optimum kontrolcü kazançları belirlenmiştir. Kazançları optimize dilen Kaskat PID kontrolcüler, spiral ve kare yörünge üzerinde test edilmiştir. Kontrolcü performansları tablo ve grafikler halinde sunulmuştur.

Abstract:
A quadcopter is an unmanned aerial vehicle (UAV) widely used in various applications such as military, search and rescue, agriculture, mapping, surveillance, and delivery. For safe and efficient operations, it is critical to ensure stable and precise control of quadcopter. PID (Proportional-Integral-Derivative) controller is commonly used in quadcopter control in the literature. PID controller uses feedback information from sensors to continuously adjust the motor speeds of the quadcopter in the attitude and position control. This thesis offers an effective method that enhances flight performance and stability by tuning PID gains with the help of metaheuristic algorithms.
Within the scope of this thesis, metaheuristic algorithms were utilized by using an offline approach to find the optimal values of the Cascade PID gains. The PID parameters of the quadcopter were optimized in a simulation environment using Particle Swarm Optimization (PSO), Grey Wolf Optimization (GWO), Artificial Bee Colony (ABC), and Differential Evolution (DE) algorithms. Four different fitness functions, Integral Absolute Error (IAE), Integral Square Error (ISE), Integral Time Absolute Error (ITAE), and Integral Time Square Error (ITSE), were used to solve the optimization problem. These fitness functions have been customized by using the weighting coefficients for the nonlinear mathematical model of the quadcopter and designed to be minimized by the research algorithms. Then the optimal controller gains minimizing the customized fitness functions were determined. The Cascade PID controllers whose gains were optimized were tested on spiral and square trajectories. The performances of the controllers were presented in tables and graphs.