- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 27
- Hexarotor Longitudinal Flight Control with Deep Neural Network, PID Algorithm and Morphing
Hexarotor Longitudinal Flight Control with Deep Neural Network, PID Algorithm and Morphing
Authors : Oguz Kose, Tugrul Oktay
Pages : 115-124
Doi:10.31590/ejosat.946884
View : 24 | Download : 8
Publication Date : 2021-11-30
Article Type : Research
Abstract :İnsansız Hava Araçları (İHA) günümüzde askeri operasyonlardan eğlenceye kadar yaşamın ayrılmaz bir parçası durumuna gelmşitir. Bu popülerite ile birlikte araştırmacıların da bu İHA’lar üzerine olan ilgisi giderek artmıştır. İHA’lar birçok alanda kullanılması ve araştırmacılar tarafılan yapılan araştırmalar bu cihazların da kısıtlamalarını ortaya çıkarmıştır. Bu kısıtlamaların başında özellikle dar alandan geçiş gelmektedir. Bu çalışmada bir hexarotor İHA’ın boylamasına uçuş kontrolü başkalaşım ile ele alınmıştır. Bu çalışmada ki kısıt ise başkalaşım ile birlikte hexarotor kol uzunluklarında değişim olması ve buna bağlı olarak katı cisim modeli değiştiğinden dolayı atalet momenti ve oransal integral türev(PID) katsayı değerlerinin kol uzunluğuna göre tahmin edilmesinin zor olmasıdır. Bu çalışmada bu sorunun üstesinden gelmek için Derin Sinir Ağı(iki yada daha fazla hidden layer içeren yapay sinir ağı) ile bu parametrelerin elde edilmesi amaçlanmıştır. Hexarotor başkalaşım durumlarına ait 15 adet çizim Solidworks programında çizilmiştir. Bu çizimlere ait boylamasına uçuş için PID katsayıları ise Matlab/Simulink programından elde edilerek bir eğitim seti oluşturulmuştur. Eğitim seti Derin Sinir Ağına öğretilerek rasgele olarak tahmin edilen kol uzama ya da kısalma oranlarına göre atalet momentleri ve PID katsayıları elde edilmiştir. Ayrıca hexarotor dinamik modeli ise Newton-Euler yaklaşımına göre türetilmiş ve durum uzay modeli kullanılarak modellenmiştir. Durum uzay modeli ile hexarotor boylasına uçuş simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Başlangıç durumu ile birlikte rasgele olarak program tarafından belirlenen değerlere göre atalet momenti ve PID katsayıları Deep Neural Network ile tahmin edilmiştir. Bu parametreler ile simülasyonlar yapılarak sonuçlar grafikler halinde verilmiştir.Keywords : Hexarotor, Derin Sinir Ağı, PID, İHA, Kontrol, Yapay Sinir Ağı