İletişimISSN:e-ISSN: 2980-0064
Yazar GirişiHakem GirişiYeni Üyelik
TürkçeEnglish
AnasayfaAmaç ve KapsamHAKKINDAYAZARLAR İÇİN REHBERMakale GönderSon SayıArşivİletişim

PID Katsayılarını Belirleme Metotlarının Uçak Yunuslama Açısı Kontrolü için Kıyaslaması

Saliha Köprücü,MUHAMMET ÖZTÜRK

  • Saliha Köprücü: NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ
  • MUHAMMET ÖZTÜRK: NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ
  •  Yıl : 2024
  •  Cilt : 3
  •  Sayı : 1
  •  Sayfa : 15-26
Hava araçlarının kararlı bir uçuş sergileyebilmesi için tasarım aşamasında dinamik kararlılığın sağlanmış olması gerekmektedir. Seyir halinde bu kararlılığın bozulmaması ve gerekli manevraların yapılabilmesi için doğrusal ve doğrusal olmayan farklı kontrol yöntemleri kullanılmaktadır. Uçak dinamik olarak 6 serbestlik derecesine sahip bir sistem olup kontrol sistemleri tasarlanırken her bir kontrol yüzeyi göz önünde bulundurulmalıdır. Bu çalışmada sistem analizinde ve modellemesinde kullanılan veriler General Aviation Airplane: NAVION uçağının deniz seviyesinde ve M=0.158 olduğu duruma aittir. Uçağın bahsi geçen koşullarda hesaplanan hareket türevleri, uzunlamasına hareketin kontrolü için kullanılmıştır. Bu çalışmada, seçilen NAVION hava aracının yunuslama açısının kontrolü yapılarak hava aracının kararlılığı sağlanmaya çalışılmıştır. Sistem kontrolü literatürde bulunan 4 farklı metot kullanılarak yapılmıştır. Çalışmada kullanılan metotlar şunlardır: Ziegler- Nichols, Modifiye Edilmiş Ziegler-Nichols, Tyreus- Luyben ve Astrom ve Hagglund. Çalışmada kontrolü yapılmak üzere seçilen hava aracının (NAVION) doğrusallaştırılmış uzunlamasına hareket denklemleri literatürde yer alan kaynaklardan elde edilmiş ve kontrol uygulaması belirli kabuller ile bahsi geçen koşullarda elde edilen yunuslama açısının değişim hızının kuyruk kanadı (elevator) açısına olan transfer fonksiyonu kullanılarak yapılmıştır. Belirtilen metotlar PID (Proportional Integral Derivative (Oransal İntegral Türevsel)) kontrolcüsünün katsayılarını hesaplamak için kullanılmıştır. Çalışma kapsamında yapılan hesaplamalar ve modellemeler MATLAB/ Simulink ortamında yapılmış olup çalışmanın amacı kullanılan bu 4 metot arasından hava aracının yunuslama açısının kontrolü için en iyi performans göstereni belirlemektir. Çalışma amacı doğrultusunda elde edilen grafikler ve tablolar yükselme zamanı (rising time), oturma zamanı (settling time), aşım (overshoot) (%) ve RMSE (Root Mean Square Error (Kök Ortalama Kare Hatasına)) vb. değerleri bakımından kıyaslanmış ve en iyi performans gösteren metot gerekçeleri verilerek belirlenmiştir.
Atıf yapmak için : Köprücü, S., & Öztürk, M. (2024). Comparison of PID coefficients determination methods for aircraft pitch angle control. Aerospace Research Letters (ASREL), 3(1), 15-26. https://doi.org/10.56753/ASREL.2024.3.5

Çıkar İlişkisi : Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmiştir.

Bu makale CC BY-NC 4.0 lisansı ile yayımlanmıştır.
Asrel Aerospace Research Letters
2024, Cilt3, Sayı1
E-ISSN: 2980-0064
Geliş Tarihi : , Kabul Tarihi : , Yayın Tarihi :

Kaynakça

  1. 1. Nelson, R. C. (1998). Flight stability and automatic control (Vol. 2). New York: WCB/McGraw Hill.
  2. 2. Keane, J. F., & Carr, S. S. (2013). A brief history of early unmanned aircraft. Johns Hopkins APL Technical Digest, 32(3), 558-571.
  3. 3. Stevens, B. L., Lewis, F. L., & Johnson, E. N. (2015). Aircraft control and simulation: dynamics, controls design, and autonomous systems. John Wiley & Sons.
  4. 4. Ahmed, W., Li, Z., Istan, M., & Anwar, M. B. (2019, August). Multi-objective Eigenstructure Assignment-PID Based Controller Design for Longitudinal Motion of Aircraft. In 2019 5th International Conference on Control Science and Systems Engineering (ICCSSE) (pp. 40-44). IEEE.
  5. 5. Durmaz, M., Kenan, C. İ. C. İ., SARIKAYA, M., Bilici, M., & BİLGİÇ, H. H. Metaheuristic algorithm-based cascade PID controller design for fixed wing unmanned aerial vehicle. European Mechanical Science, 7(4), 230-237.
  6. 6. Ulus, S., & Ikbal, E. (2019). Lateral and longitudinal dynamics control of a fixed wing UAV by using PID controller. In 4th International Conference on Engineering and Natural Sciences.
  7. 7. Dhadekar, D. D., & Talole, S. E. (2018). Robust fault tolerant longitudinal aircraft control. IFAC-PapersOnLine, 51(1), 604-609.
  8. 8. Hušek, P., & Narenathreyas, K. (2016). Aircraft longitudinal motion control based on Takagi–Sugeno fuzzy model. Applied Soft Computing, 49, 269-278.
  9. 9. Narenathreyas, K. B. (2013). Fuzzy logic control for aircraft longitudinal motion.
  10. 10. Öztürk, M., & Özkol, İ. (2021). Comparison of self-tuned Neuro-Fuzzy controllers on 2 DOF helicopter: an application. SN Applied Sciences, 3(1), 124.
  11. 11. Tang, K. S., Man, K. F., Chen, G., & Kwong, S. (2001). An optimal fuzzy PID controller. IEEE transactions on industrial electronics, 48(4), 757-765.
  12. 12. Deepa, S. N., & Sudha, G. (2016). Longitudinal control of aircraft dynamics based on optimization of PID parameters. Thermophysics and Aeromechanics, 23(2), 185-194.
  13. 13. Rosario-Gabriel, I., & Cortés, H. R. (2018, June). Aircraft Longitudinal Control based on the Lanchester's Phugoid Dynamics Model. In 2018 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS) (pp. 924-929). IEEE.