Синтез та оптимізація адаптивного рекурсивного цифрового регулятора контуру кута крену квадрокоптера на основі нечіткого супервізора SUGENO-0.

Олег Середа; Анатолій  Ревко

doi:10.25140/2411-5363-2026-2(44)-420-443

Автор(и)

Олег Середа Національний університет «Чернігівська політехніка» , Україна https://orcid.org/0000-0003-2270-0385
Анатолій Ревко Національний університет «Чернігівська політехніка» , Україна https://orcid.org/0000-0001-6818-2961

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-2(44)-420-443

Ключові слова:

квадрокоптер; крен; БДПС; Sugeno-0; FIR/IIR-регулятор; адаптивний регулятор; синтез за критерієм скінченного часу встановлення; оптимізація; аналіз стійкості; 3D поверхня виводу; Python

Анотація

У роботі запропоновано адаптивний рекурсивний цифровий регулятор контуру кута крену квадрокоптера на базі нечіткого супервізора Sugeno-0. Регулятор використовує фіксований IIR-знаменник, отриманий методом скінченно-тактового синтезу, з адаптивним FIR-чисельник, коефіцієнти якого обчислюються на кожному такті через нечіткий вивід параметра за допомогою фаззі логіки. Детально обґрунтовано вибір усіх коефіцієнтів таблиць Sugeno-0 на фізичній основі, наведено 3D поверхні виводу супервізора, проведено аналіз стійкості, метод "заморожених коефіцієнтів" та критерій Журі. Порівняльне моделювання чотирьох регуляторів у дев’яти тестових сценаріях підтверджує: якість перерегулювання у всіх тестових випробуваннях. Детально пояснено кількісні параметри тестів за допомогою діаграм, таблиць і рисунків моделювання.

Посилання

Денисов, Ю. О., Шаповалов, О. М., Середа, О. В., & Куц, Е. (2018). Оптимізація енергодинамічних процесів у системі керування приводом стабілізації польоту БПЛА. 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.

Середа О. В. (2026) Фаззі-регулятор у зовнішньому контурі стабілізації крену квадрокоптера. Технічні науки та технології, 1(43), 332–343. https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-1(43)-332-343.

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

Okulski, M., & Lawrynczuk, M. (2022). Energy consumption comparison of MPC and PID control of a quadrotor UAV. Applied Sciences, 12(18), Article 9390. https://doi.org/10.3390/app12189390и.

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

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

Hassani, H., Mansouri, A., Ahaitouf, A., & Liu, X. (2024). Performance evaluation of control strategies for autonomous quadrotors: A review. Complexity, 2024, Article 8820378. https://doi.org/10.1155/2024/8820378.

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

Noordin, 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), Article 59. https://doi.org/10.3390/aerospace10010059.

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

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

Jacewicz, M., Żugaj, M., Głębocki, R., & Bibik, P. (2022). Quadrotor model for energy consumption analysis. Energies, 15(19), Article 7136. https://doi.org/10.3390/en15197136.

Tran, V. P., Santoso, F., Garratt, M. A., Anavatti, S. G., & Shim, H. C. (2021). Hybrid adaptive neural-fuzzy control for a quadrotor. IFAC Journal of Systems and Control, 18, Article 100156. https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2021.100156.

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), Article 724. https://doi.org/10.3390/aerospace9110724.

Castillo, P., Lozano, R., & Dzul, A. (2005). Modelling and control of mini-flying machines. Springer. https://doi.org/10.1007/1-84628-179-2.

Ghasemi, A., & Azimi, M. M. (2023). Adaptive fuzzy PID control based on nonlinear disturbance observer for a quadrotor helicopter. Journal of Vibration and Control, 29(7–8), 1554–1570. https://doi.org/10.1177/10775463221089734.