Фаззі-регулятор у зовнішньому контурі стабілізації крену квадрокоптера

Олег  Середа

doi:10.25140/2411-5363-2026-1(43)-332-343

Автор(и)

Олег Середа Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0003-2270-0385

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-1(43)-332-343

Ключові слова:

квадрокоптер; зовнішній контур; стабілізація крену; цифровий регулятор; фаззі-логіка; Sugeno-0; адаптація ; метод Акермана; енергоефективність

Анотація

У роботі запропоновано модифікований рекурсивний цифровий регулятор зовнішнього контуру стабілізації крену квадрокоптера, аналог [2], у якому адаптація динамічних властивостей здійснюється через фаззі-налаштування еквівалентного частотного параметра . На кожному такті дискретизації фаззі-модуль типу Sugeno-0 формує поточне значення на основі нормованої похибки кута та фільтрованого приросту похибки. Отриманий параметр використовується для параметричного синтезу коефіцієнтів чисельника цифрового регулятора та демпфувальної поправки за методом Акерманна [3], тоді як знаменник рекурсивного закону залишається фіксованим. Така побудова дозволяє поєднати переваги рекурсивного цифрового керування [1; 2] з адаптивною зміною швидкодії та жорсткості реакції без структурного ускладнення контуру. Проведено моделювання синтезованої системи та моделювання [1] та [2] мовою програмування Python. Приведено порівняння характеристик.

Посилання

Денисов, Ю. О., Шаповалов, О. М., Середа, О. В., & Куц, Е. (2018). Оптимізація енергодинамічних процесів у системі керування приводом стабілізації польоту безпілотного літального апарата. Технічні науки та технології, (3(13)), 187–193.

Денисов, Ю. О., Городній, О. М., & Середа, О. В. (2019). Синтез регулятора контуру кута крену системи управління квадрокоптера з компенсуючим регулятором контуру струму. Технічні науки та технології, (4(18)), 169–174.

Ackermann, J. (1993). Robust control: Systems with uncertain physical parameters. Springer.

Passino, K., & Yurkovich, S. (1998). Fuzzy control. Addison-Wesley.

Ogata, K. (2010). Modern control engineering (5th ed.). Prentice Hall.

Takagi, T., & Sugeno, M. (1985). Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-15(1), 116–132. https://doi.org/10.1109/TSMC.1985.6313399.

Hassani, V., Tjahjowidodo, T., & Do, T. N. (2024). Performance evaluation of control strategies for autonomous quadrotors: A review. Complexity, 2024, 8820378. https://doi.org/10.1155/2024/8820378.

Ghasemi, A., & Azimi, M. M. (2023). Adaptive fuzzy PID control based on nonlinear disturbance observer for quadrotor. Journal of Vibration and Control, 29(7–8), 1952–1966. https://doi.org/10.1177/10775463221089734.

Tran, V. P., Mabrok, M. A., Garratt, M. A., & Petersen, I. R. (2021). Hybrid adaptive negative imaginary–neural–fuzzy control with model identification for a quadrotor. IFAC Journal of Systems and Control, 16, 100156. https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2021.100156.

Okulski, M., & Lawrynczuk, M. (2022). How much energy do we need to fly with greater agility? Energy consumption and performance of an attitude stabilization controller in a quadcopter drone: A modified MPC vs. PID. Applied Sciences, 12(18), 9390. https://doi.org/10.3390/app12189390.

Wang, Y., Wang, Y., & Ren, B. (2022). Energy saving quadrotor control for field inspec-tions. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 52(3), 1768–1777. https://doi.org/10.1109/TSMC.2020.3034968.

Strbac, B., Cavar, I., & Jakus, D. (2022). Quadrotor model for energy consumption analysis. Energies, 15(19), 7136. https://doi.org/10.3390/en15197136.

Idrissi, M., Salami, M., & Annaz, F. (2022). A review of quadrotor unmanned aerial vehicles: Applications, architectural design and control algorithms. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 104(1), 22. https://doi.org/10.1007/s10846-021-01527-7.

Melo, A. G., Andrade, F. A. A., Guedes, I. P., Carvalho, G. F. C., Zachi, A. R. L., & Pinto, M. F. (2022). Fuzzy gain-scheduling PID for UAV position and altitude controllers. Sensors, 22(6), 2173. https://doi.org/10.3390/s22062173.

Nordeen, A., Mohd Basri, M. A., & Mohamed, Z. (2023). Real-time implementation of an adaptive PID controller for the quadrotor MAV embedded flight control system. Aerospace, 10(1), 59. https://doi.org/10.3390/aerospace10010059.

Shen, S., Xu, J., & Xia, Q. (2022). A fuzzy backstepping attitude control based on an extended state observer for a tilt-rotor UAV. Aerospace, 9(11), 724. https://doi.org/10.3390/aerospace9110724.