İnsansız Hava Aracı Gürbüz ve Uyarlanabilir Kontrolü

Abstract

Bu tezin amacı, bir İnsansız Hava Aracı (İHA) için gürbüz ve uyarlanabilir yönelim ve irtifa kontrolcüleri tasarlamak ve performanslarını değerlendirmektir. Dört rotorlu İHA sistemi kontrolü için geleneksel ve modern kontrol yöntemleri uygulanmıştır. Geleneksel yöntem, Oransal-İntegral-Türevsel kontrolünü ifade ederken, modern yaklaşımlar Aktif Bozulma Reddetme Kontrolü (ADRC) ve Geri Besleme Hatası ile Öğrenme kontrolcüsü içerir. ADRC yaklaşımında, dört rotorlu İHA sisteminin doğrusal olmayan dinamiklerini ele almak için 2. derecen 4. dereceye kadar Genişletilmiş Durum Gözlemcileri kullanılmaktadır. Dört rotorlu İHA davranışını etkili bir şekilde analiz edebilmek için sisteme ait dinamik model geliştirilmiştir. Dört rotorlu İHA sistemi dinamiğinin eksik eyleyici yapısından dolayı modelleme karmaşık bir durum oluşturmaktadır, dört kontrol girdisi on iki durum değişkenini etkiler ve bu durum, öteleme dinamiklerinin rotasyonel dinamikleriyle bağlantılı olmasından kaynaklıdır. Sistem modeli tasarlandıktan sonra kontrol mimarileri oluşturulmuş ve hedeflenen yörüngelerin doğru bir şekilde takip edilmesini sağlamak için kontrol parametreleri atanmıştır. Performans değerlendirmeleri hem kare hem de helizon yörüngeler için gerçekleştirilmiştir. Tasarlanan kontrolcülerin dayanıklılığını değerlendirmek amacıyla, tüm dinamiklere farklı harici bozucular uygulanmıştır. Diğer yandan, kontrolcülerin uyarlanabilirliğini incelemek için sistem parametrelerinde değişiklikler yapılmıştır. Tasarlanan kontrolcülerin harici bozucuları ve parametre belirsizliklerini reddetme performansları, kontrol metrikleri ile analiz edilerek ve yorumlanarak değerlendirilmiştir.The primary objective of this thesis is to design robust and adaptive attitude and altitude controllers for an Unmanned Aerial Vehicle and make assessments on performances. The thesis involves traditional and modern control methods for a quadrotor system. Traditional method implies Proportional-Integral-Derivative (PID) controller while modern approaches include Active Disturbance Rejection Control (ADRC) and Feedback Error Learning (FEL) which implies Artificial Neural Network (ANN) with PID as well as ADRC. The ADRC method substitutes Proportional - Derivative controller and integrates it with the Extended State Observer with an order of 2nd, 3rd and 4th to handle the disturbances and uncertainties. In order to effectively analyse the behaviour of the quadrotor, dynamic model is developed. Due to the underactuated nature of the quadrotor, modelling has a significant challenge, as the four control inputs influence six state variables, with the translational dynamics being coupled with the rotational dynamics. After deriving the system model, controller architectures are constructed, and the control parameters are assigned to enable accurate tracking of desired trajectories. Performance evaluations are conducted for both square and helical trajectories. To assess the robustness of the designed controllers, different external disturbances are applied to all dynamics. On the other hand, to study the adaptivity of them, system parameters variation is tested. The performance evaluation of the designed controllers conducted to make comparison of rejection ability for both external disturbances and parametric uncertainties considering evaluation metrics.