Bu makalede, dört pervaneli bir insansız hava aracı (DPİHA) için tasarlanan duruş ve yükseklik kontrolörlerinin parametrelerinin optimizasyonunu gerçekleştirilmiştir. PID kontrolörlerinin uygun parametrelerinin belirlemek için ZieglerNichols (ZN) Yöntemi, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Gradyan (GD) Yöntemi uygulanmıştır. DPİHA kontrolörlerinin bu 3 yöntemle kazanç değerleri optimizasyon teknikleri ile hesaplanarak diğer PID kontrolcü tasarımlarına göre karşılaştırma yapılmıştır. Sunulan çalışmada ZN tasarımının simülasyon sonuçlarında yüksek aşma ve yerleşme süresi gözlemlenmiştir. Ayrıca GD ve PSO yöntemlerinde yerleşme süresinde %6, aşım değerlerinde %0,8 fark ile iki yöntemin birbirlerine yakın performansa ulaştığı gösterilmiştir. Bunun yanında GD, aşma değeri açısından en iyi sonuçlara ulaşmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde optimize edilmiş PID denetleyici parametrelerinin standart PID denetleyiciye göre yerleşim süresinde %53.9, aşım değerlerinde %91.94 daha doğru kontrol ve stabilite sağlayarak DPİHA uçuş performansını iyileştirdiği söylenebilmektedir. Sunulan metotla birlikte optimize edilen kontrolcü katsayılarının uçuş deneyimini ve kontrolcü performanslarını geliştirebildiği kanıtlanmaktadır.

Keywords - dört pervaneli insansız hava aracı, optimizasyon, Ziegler-Nichols, gradyan, parçacık sürü optimizasyonu

[1] Khuwaja, K., Tarca, I. C., Tarca, R. C. (2018). PID controller tuning optimization with genetic algorithms for a quadcopter. Recent Innovations in Mechatronics, 5(1.), 1-7.

[2] Tran, H. K., Nguyen, T. N. (2018). Flight motion controller design using genetic algorithm for a quadcopter. Measurement and Control, 51(3-4), 59-64.

[3] Sheta, A., Braik, M., Maddi, D. R., Mahdy, A., Aljahdali, S., Turabieh, H. (2021). Optimization of pid controller to stabilize quadcopter movements using meta-heuristic search algorithms. Applied Sciences, 11(14), 6492.

[4] Aziz, K. A. B. A. (2020). A Comparative Study on the Tuning of the PID Flight Controllers Using Swarm Intelligence. International Journal of Aviation Science and Technology, 1(02), 80-91.

[5] Sadigh, R. S. M. (2018, October). Optimizing pid controller coefficients using fractional order based on intelligent optimization algorithms for quadcopter. In 2018 6th RSI International Conference on Robotics and Mechatronics (IcRoM) (pp. 146-151). IEEE.

[6] Bouabdallah S, Noth A and Siegwart R. PID vs LQ control techniques applied to an indoor micro quadrotor. In Proceedings of IEEE/RSJ international conference on intelligent robots and systems, Sendai, Japan, 28 September–2 October 2004.

[7] Bouabdallah S. Design and control of quadrotors with application to autonomous flying. Federal Institute of Technology in Lausanne, Lausanne, Switzerland, 2007, PhD Thesis.

[8] Martins FG. Tuning PID controllers using the ITAE criterion. International Journal of Engineering Education 2005; 21(5): 867–73.

[9] Ang KH, Chong G and Li Y. PID control system analysis, design, and technology. IEEE Transactions on Control Systems and Technology 2005; 13: 559–76.

[10] AUTOPILOT DESIGN FOR A QUADROTOR, MEHMET SAMI BÜYÜKSARIKULAK, MIDDLE EAST TECHNICAL UNIVERSITY, ELECTRICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING, Master Thesis

[11] A Comprehensive Survey on Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Applications

[12] Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) control through Particle Swarm Optimization (PSO)

[13] Ziegler, J.G Nichols, N. B. (1942). "Optimum settings for automatic controllers" (PDF). Transactions of the ASME. 64: 759–768. Archived from the original (PDF) on 2017-09-18.

[14] MODELING AND CONTROL OF A QUADROTOR,AHMET DEMİRYÜREK,Hacettepe Üniversitesi,Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı,Master Thesis