Performance Comparison of PID and NARX Neural Network for Attitude Control of a Quadcopter UAV

Authors : Şahin Ekmel KARAKAYA, Aytac GOREN
Pages : 1-19
Doi:10.55546/jmm.1010919
View : 36 | Download : 10
Publication Date : 2022-06-06
Article Type : Research Paper
Abstract :ÖZET: Bu çalışmada, parametrik belirsizlik ve bozulmaların etkisi altında kontrol performansını karşılaştırmak için otonom bir dört kanatlı helikopterin yükseklik ve hareket kontrolü için iki farklı tipte kontrolör tasarlanmış ve test edilmiştir. İlk kontrolör, geleneksel bir doğrusal kontrolör olan orantısal-integral-türev insert ignore into journalissuearticles values(PID); bir kontrolördür. Kapalı çevrim PID algoritmaları, kapalı çevrim geri besleme yöntemi ile ölçülen sensör değerleri ile referans girişleri arasındaki farktan oluşan hata değerlerini kullanarak sistemin sonuçlarını hesaplar. Kullanılan ikinci yöntem, PID`de kullanılan kapalı döngü geri besleme yöntemi ile doğrusal sistemlerin ve doğrusal olmayan sistemlerin tanımlanmasında ve kontrol edilmesinde hem avantaj hem de kolaylık sağlayan yapay sinir ağı insert ignore into journalissuearticles values(YSA); algoritmalarıdır. YSA algoritmalarının en önemli özelliği, farklı girdi değerleri ile eğitim sonucunda yüksek performans göstermeleridir. Bu nedenle YSA kontrol sistemi Gauss gürültüsü ile kullanılan giriş verileri ve istenen hedef veriler ile eğitilmiştir. Eksojen girdili doğrusal olmayan otoregresif dinamik zaman serisi yapay sinir ağı, zaman gecikmeli geri yayılım öğrenme performansı nedeniyle bir YSA denetleyicisi olarak seçilmiştir. Bu çalışmada dört kanatlı helikopter, Matlab Simulink üzerinde modellenmiştir. Model üzerinde PID ve NARX kontrolörlerin hareket kontrol performansları test edilmiştir. Tasarım, bir milisaniyelik sabit adım boyutuyla gerçek zamanlı bir simülasyon ortamında test edildi.
Keywords : Davranış ve yükseklik kontrolü, dört kanatlı helikopter, gaus gürültüsü, orantısal integral türev, dış eksojen, girdili doğrusal olmayan otoregresif yapay sinir ağları

ORIGINAL ARTICLE URL