Bu tədqiqat, xətti olmayan, güçlü şəkildə birbirine bağlı və açıq dövrəde qeyri-sabit bir İki rotorlu Çox Girişli Çox Çıkışlı Sistem'in (Twin Rotor MIMO System, TRMS) real vaxtlı trayektoriya izlənməsini araşdırır. Fiziksel düzülüşekte yalnız pitch və yaw açıları birbaşa ölçülebildiği üçün tədqiqatçılar, ölçülemeyen iki bucaq sürəti ilə iki rotor torkunu kestirmek üzere bir Yüksək qazanclı müşahidəçi (High-Gain Observer, HGO) kullanmış; bunun üzerine üç fərqli backstepping idarəetmə arxitekturasıni 1 kHz seçmə tezliyinda fiziksel TRMS üzərində test etmiştir. Konvansiyonel backstepping yanaşması yaw eksenindeki ilerleyici qeyri-sabitlik nedeniyle təxminən 42 saniyede 4 rad sərhədinı aşarken, adaptiv tənzimləmə funksiyaları, Brain Storm Optimization (BSO) və Artificial Bee Colony (ABC) kullanan üç memarlıq 100 saniyelik real vaxtlı deneyi tamamlamıştır. Pitch ekseninde en aşağı RMSE dəyərləri BSO üçün 0,0821 rad və ABC üçün 0,0822 rad olurken, yaw ekseninde en aşağı RMSE 0,2244 rad ilə adaptiv tənzimləmə funksiyaları memarlığında elde edilmiştir. Bununla belə, dörd gözlerütubəteyen dayanumdan bucaq sürəti və rotor torku qiymətləndirmələri ayrı istinad sensorlariyle birbaşa doğrulanmamış və BSO/ABC alqoritmlərının 1 ms dövr müddətine ilişkin sertifikatlı hədəf-aparat WCET ölçməü yapılmamıştır.

Tədqiqatın əsas mühendislik sonucu, sabitlık problemi ilə hassasiyet probleminin eyni kontrol mexanizmiyla çözülmek zorunda olmadığını göstermesidir. Tədqiqatçıların şərhuna görə tənzimləmə funksiyaları adaptif backstepping yapistilikndaki həddindən artıq parametrizasiya sorununu ortadan kaldırarak xüsusilə yaw kanalının sabitlığını iyileştirirken, dövriçi BSO və ABC optimallaşdırmau kontrol kazançlarını tədqiqat sırasında güncelleyerek xüsusilə pitch ekseninde izleme doğruluğunu artırmıştır.

Simülasyon ilə fiziksel deney arasındakı fərq tədqiqatın örütubətli nəticələrindan biridir. İdeal MATLAB/Simulink ortamında konvansiyonel backstepping denetleyicisi hər iki eksende də kabul edilebilir davranırken, real sistemde enkoder kvantlaşdırması, aktuator doyumu, mekanik sürtünmə, modellenmemiş aerodinamik etkiler və məlumat toplama zəncirindeki gecikməler altında yaw kanalı qeyri-sabitlaşmıştır. Bu səbəbdən tədqiqatdaki asıl sübut, simulyasiya eğrilerinden çox fiziksel TRMS üzərində realleştirilen 100 saniyelik deneylerden gelmektedir.

Türkiyə baxımından bu tədqiqat, pilotsuz uçuş aparatı və ya fırlanan qanadlı sistemlərin birbaşa sahə kontrol çözümü kimi deyil; xətti olmayan çox değişkenli kontrol, real vaxtlı gömülü optimallaşdırma və müşahidəçi əsaslı vəziyyət qiymətləndirməsi üzerine çalışan laboratuvarlar üçün metodsel bir istinad kimi dəyərlendirilebilir. Tədqiqatın nəticələrının Türkiye'deki real bir hava aracına və ya fərqli bir endüstriyel platforma aktarılması; o sistemin sensor çözünürlüğü, aktuator sərhədları, aerodinamiği, hesaplama aparatı və ekoloji şərtləri altında yeniden modellenmesini və deneysel kimi doğrulanmasını tələb edir.

Tədqiqatın əsas problemi nədir?

TRMS, bir əsas rotor ilə bir quyruq rotoruunun eyni mekanik sistem üzərində pitch və yaw hareketlerini oluşturduğu, iki serbestlik dereceli xətti olmayan bir laboratoriya qurğusudir. Ana rotor əvvəllikle pitch hareketini, quyruq rotoru isə yaw hareketini yoxlayır; lakin iki kanal aerodinamik və jiroskopik etkiler nedeniyle birbirinden tamamen müstəqil değildir.

Sistemin dayanum vektörü altı değişkenden ibarətdir:

\[ x = \begin{bmatrix} \psi & \dot{\psi} & \tau_1 & \phi & \dot{\phi} & \tau_2 \end{bmatrix}^{T} \]

Burada \(\psi\) pitch bucağını, \(\phi\) yaw bucağını, \(\dot{\psi}\) və \(\dot{\phi}\) bucaq sürətləriı, \(\tau_1\) və \(\tau_2\) isə əsas və quyruq rotorularının torklarını temsil etmektedir. Fiziksel düzülüşek yalnız pitch və yaw açılarını birbaşa ölçmektedir:

\[ y = \begin{bmatrix} \psi & \phi \end{bmatrix}^{T} \]

Buna görə backstepping denetleyicisinin ihtiyaç duyduğu altı dayanumun dördü birbaşa sensorlardan alınamamaktadır. Tədqiqatnın ilk problemi bu dörd dayanumu müşahidəçi ilə kestirmek, ikinci problemi isə xətti olmayan və çapraz bağlı sistemi real zamanda sabit şəkildə istinad trayektoriyasıde tutmaktır.

Fiziksel TRMS niyə zor bir kontrol problemidir?

Tədqiqatda istifadə edilən TRMS açıq dövrəde qeyri-sabitdır və iki rotor arasında belirgin çapraz bağlaşma vardır. Pitch və yaw eksenlerindeki ətalət, viskoz və Coulomb sürtünməsi, yerçekimi momenti, rotorların aerodinamik momentleri, mühərrik zaman sabitleri və jiroskopik/reaksiyon momentleri xətti olmayan dayanum denklemlerinde birlikdə yer almaktadır.

Pitch ətaləti \(I_1 = 6,8 \times 10^{-2}\,\mathrm{kg\,m^2}\), yaw ətaləti isə \(I_2 = 2,0 \times 10^{-2}\,\mathrm{kg\,m^2}\) kimi modellenmiştir. Motorlara uygulanan kontrol gerilimleri fiziksel aparat nedeniyle bu sərhəd içindedir:

\[ |u_i| \leq 2,5\ \mathrm{V} \]

Pitch və yaw açılarını ölçen inkremental enkoder'lar dövr başına 2000 darbe üretmektedir. Tədqiqatda bunun təxminən açısal çözünürlüğü:

\[ \frac{2\pi}{2000} \approx 0,00314\ \mathrm{rad} \]

kimi belirtilmektedir. Buna görə ideal sürekli ölçmə varsayımı fiziksel deneyde geçerli değildir.

Backstepping yapistilik necə qurulmuşdayan?

Tədqiqatçılar sistemi merdəfəi tək bir altıncı dereceden denetleyici kimi ele almak əvəzinə pitch üçün \((x_1,x_2,x_3)\), yaw üçün \((x_4,x_5,x_6)\) olmak üzere iki üçüncü dereceden strict-feedback alt sisteme ayırmıştır. Kanallar arasındaki aerodinamik bağlaşma isə sərhədlı pozucu etki kimi ele alınmıştır.

Backstepping metodinde kontrol problemi ardişıq xəta değişkenlerine ayrılmakta və hər adım üçün bir Lyapunov funksiyası istifadə edilərək virtual idarə yasaları oluşturulmaktadır. Tədqiqatın adaptif yanaşmasındaki kritik fərq, hər backstepping adımında ayrı ayrı parametr qiymətləndirmə yasaları oluşturmak əvəzinə tənzimləmə funksiyaları aracılığıyla tək bir birleşik güncelleme yasasının kullanılmasıdır.

Genel şəkildə adaptif parametr güncellemesi:

\[ \dot{\hat{\theta}} = \Gamma \tau_n \]

şəklindədir. Burada \(\hat{\theta}\) belirsiz fiziksel parametrlərin proqnozuni, \(\Gamma\) pozitif tanımlı adaptasyon kazanç matrisini, \(\tau_n\) isə bütün backstepping aşamalarından yaranan birleşik ayar fonksiyonunu temsil eder.

Tədqiqatçılar Lyapunov analizinde cəmi fonksiyonun törəməini genel kimi:

\[ \dot{V} = -\sum_{k=1}^{n} c_k z_k^2 < 0 \]

şəklində elde etmektedir. Buradaki \(z_k\) backstepping xəta koordinatlarını, \(c_k>0\) isə dizayn kazançlarını ifade eder. Bu yapı, ideal matematiksel varsayımlar altında xəta değişkenlerinin yaxınsamasına əsas yaradırdır.

Aktüatör doygunluğu sabitlık sonucunu necə sərhədlandırıyor?

Teorik dayanum geri besleme dizeyni asimptotik sabitlık sağlasa da real TRMS mühərrik girişleri ±2,5 V ilə sərhədlıdır. Bu səbəbdən məqalə, müşahidəçi və kontrolcü birlikdə dəyərlendirildiğinde sonucu sferik sabitlık kimi deyil, aktuator sərhədları və başlangıç şərtləriyla belirlenen bir cazibə bölgəsi içində yarı-qlobal asimptotik sabitlik kimi ifade etmektedir.

Yüksək qazanclı müşahidəçi nə yapıyor?

Yüksək qazanclı müşahidəçi, yalnız iki encoder tarafından ölçülən \(\psi\) və \(\phi\) açılarını kullanarak altı dayanumlu sistemin dayanum vektörünü yeniden oluşturmaya tədqiqatktadır. Tədqiqatdaki əsas müşahidəçi yapistilik:

\[ \dot{\hat{x}} = f(\hat{x}) + Bu + \left( \frac{\partial \varphi(\hat{x})}{\partial \hat{x}} \right)^{-1} \Lambda^{-1}(\theta,\delta)L \left(y-C\hat{x}\right) \]

şəklindədir. Pitch kanalı üçün yüksək kazanç parametrsi \(\theta_1=2\), yaw kanalı üçün \(\theta_2=1,5\) seçilmiştir. Tədqiqatçılar bu dəyərləri sürətli yaxınsama ilə encoder səs-küysünün yükseltilmesi arasındaki dengeyi təmin edəcək şəkilde deneysel kimi belirlemiştir.

Gözlemcinin birbaşa doğrulanabildiği dayanumlar yalnız sensorle də ölçülən pitch və yaw açılarıdır. 100 saniyelik real vaxtlı deneyde müşahidəçi ilə encoder arasındaki RMSE pitch üçün 0,0383 rad, yaw üçün 0,1304 rad kimi hesaplanmıştır. Referans genlikleri dikkate alındığında tədqiqatda bunlar təxminən %7,7 və %13 normalize qiymətləndirmə xətası kimi raporlanmaktadır.

Gözlemci başlangıçta sistemin dinlenme koşuluna ayarlandığı üçün ölçülən açı kanallarında belirgin bir başlangıç peaking sıçraması görülmemiştir. Yaw kanalında xüsusilə hızın yön değiştirdiği bölgəlerde kiçik dalgalanmalar bulunmakta və tədqiqatçılar bunu enkoder kvantlaşdırması ilə mekanik vibrasiyae bağlamaktadır.

Bununla belə \(\hat{x}_2\), \(\hat{x}_3\), \(\hat{x}_5\) və \(\hat{x}_6\), yani iki bucaq sürəti ilə iki rotor torku üçün fiziksel düzülüşde müstəqil hız və ya tork sensorü bulunmadığından birbaşa ground-truth müqayisəsı yapılmamıştır. Bu qiymətləndirmələrin kalitesi, kontrol dövrünin 100 saniye boyunca sərhədlı və sabit kalması üzərindən yalnız dolaylı şəkildə desteklenmektedir.

BSO və ABC neyi optimize ediyor?

Meta-sezgisel denetleyiciler adaptiv tənzimləmə funksiyalarının birbaşa bir uzantistilik değildir. Bu iki memarlıqde nominal backstepping yapistilik korunmakta, fiziksel parametr qiymətləndirməi əvəzinə backstepping dizayn kazançları dövriçi kimi optimize edilmektedir.

Hər eksen üçün qərar dəyişəni üç kazançtan ibarətdir:

\[ c = \begin{bmatrix} c_1 & c_2 & c_3 \end{bmatrix}^{T} \]

Yaw ekseni üçün eşdəyər şəkildə \(c_4,c_5,c_6\) istifadə olunur. Optimizasyon sərhədları hər kanal üçün:

• birinci kazanç: 0,1–10,0,
• ikinci kazanç: 0,1–5,0,
• üçüncü kazanç: 0,01–1,0

kimi müəyyən edilmişdir.

Hər iki algoritma eyni amaç fonksiyonunu minimize etmektedir:

\[ J(c,e) = |e(t)| + \lambda \|c\|^2 \]

və regularizasiya əmsalı:

\[ \lambda = 5\times10^{-4} \]

kimi seçilmiştir. İlk terim anlık trayektoriya xətasını azaltmaya, ikinci terim isə gereksiz derecede böyük kontrol kazançlarını cezalandırmaya yöneliktir.

Brain Storm Optimization necə tətbiq edilmişdir?

BSO tətbiqsında 20 namizəd həll dörd klasterye ayrılmaktadır. Algoritma klaster merdəfəlerini və aday kazanç vektörlerini kullanarak hem mövcud iyi çözümlerin mühitsinde arama yapmakta hem də klasterlər arası yeni adaylar yaradırdır. Küme merdəfəi dəyişdirmə olasılığı 0,20, tək klaster seçme olasılığı 0,80 və merdəfə əsaslı istehsal olasılığı 0,40 kimi verilmişdir.

BSO'nun dövriçi tətbiqsındaki örütubətli real vaxtlı değişiklik, məlumat bağımlı və müddəti belirsiz döngüler əvəzinə kompilyasiya zamanında üst sərhədi belli döngülerin kullanılmasıdır. Beləliklə hər kontrol çağristilikndaki əsas əməliyyat sayının sərhədlandırılması hədəflenmiştir.

Artificial Bee Colony necə tətbiq edilmişdir?

ABC memarlığında cəmi 20 namizəd həll kullanılmış; bunlar 10 employed bee və 10 onlooker bee yapistilikyla işlenmiştir. Mövcud çözümleri geliştiren employed və onlooker aşamalarının ardından, 15 dövr boyunca iyileşme göstermeyen bir çözüm scout aşamasında yeniden rastgele başlatılmaktadır.

Kontrol sistemi 1 kHz çalıştığı üçün 15 dövr təxminən 15 ms'lik bir dayangunluk aralığına karşılık gelmektedir. Tədqiqatda bu agresif yeniden başlatma davranışının saniyeler ölçeğinde değişen aerodinamik tədqiqat şərtlərinə uyğun olduğu qiymətləndirilmişdir.

Real zamanlılık iddiasının sərhədi nədir?

BSO və ABC'nin hər kontrol çağristiliknda təxminən \(2\times10^3\) mertebesinde əsas əməliyyatle sərhədlandırıldığı və bütün döngülerin kompilyasiya zamanında belirlenmiş sonlu təkrar sayılarına sahip olduğu belirtilmektedir. Bu, algoritmanın rastgele seçimler nedeniyle sonsuz və ya kontrolsüz uzunlukta bir çağrıya dönüşmesini maneəlemektedir.

Lakin tədqiqatçılar hədəf bilgisayardaki real yürütme sürelerinin dağılımını kaydetmemiş və sertifikatlı bir worst-case execution time (WCET) analizi realleştirmemiştir. Bu səbəbdən tədqiqatın “1 kHz real vaxtlı uygulanabilirlik” sonucu yapısal kimi sərhədlandırılmış əməliyyat yüküne və uğurlu fiziksel çalıştırmaya dayanmakta; hər koşulda 1 ms altı tədqiqatyı sübutlayan sertifikatlı zamanlama ölçməü anlamına gelmemektedir.

Simülasyon niyə tək başına yeterli olmamıştır?

MATLAB/Simulink simulyasiyalarında dörd denetleyicinin tümü kabul edilebilir trayektoriya izlənməsi göstərmişdir. Xüsusilə daha sonra fiziksel deneyde qeyri-sabitlaşan konvansiyonel baseline denetleyicisi, ideal simulyasiyada uğurlu görünmektedir.

Fiziksel sistemde isə dörd örütubətli fərq mövcuddur: təxminən 0,00314 rad enkoder kvantlaşdırması, ±2,5 V aktuator doyumu, sabit nominal parametrlərin temsil edemediği real mekanik və aerodinamik değişimler və məlumat toplama zəncirindeki gecikmə/kvantlaşdırma etkileri. Tədqiqatçılar bu nedenle real vaxtlı deneyleri tədqiqatın əsas sübutı kimi qiymətləndirməktedir.

Real fiziksel deneyde nə oldu?

Referans yörüngeleri bütün memarlıqler üçün eyni tutulmuştur:

\[ x_{1d}(t)=0,5\sin(0,5t)\ \mathrm{rad} \]

\[ x_{4d}(t)=1,0\sin(0,5t)\ \mathrm{rad} \]

Konvansiyonel backstepping denetleyicisinde yaw davranışı təxminən 20. saniyeden sonra giderek bozulmuş, 42. saniyede 4 rad dəyərini aşmış və mekanik zarar riskini önlemek üçün deney sonlandırılmıştır. Pitch RMSE bu deney aralığında 0,2571 rad, yaw RMSE isə 2,5624 rad kimi hesaplanmıştır.

Adaptif tənzimləmə funksiyaları istifadə edilən memarlıq hər iki eksende də 100 saniyeyi tamamlamıştır. Pitch RMSE 0,1588 rad'a, yaw RMSE 0,2244 rad'a düşmüşdür. Məqaləde bunlar baseline'a görə sırasıyla %38 və %91 RMSE azalması kimi raporlanmaktadır.

BSO istifadə edilən memarlıqde pitch RMSE 0,0821 rad, yaw RMSE 0,2291 rad; ABC istifadə edilən memarlıqde pitch RMSE 0,0822 rad, yaw RMSE 0,2255 rad kimi ölçülmüşdür. Pitch ekseninde iki meta-evristik algoritma neredeyse eyni sonucu vermiştir.

ITAE nəticələrı nə göstərir?

RMSE'ye ek kimi Integral Time-weighted Absolute Error (ITAE), xətanın zaman boyunca sürmesini daha güçlü şəkildə cezalandırmaktadır. Tədqiqatın real vaxtlı deney nəticələrı şöyledir:

Pitch ITAE açistilikndan en aşağı dəyər BSO'da 343,72 rad·s, yaw ITAE açistilikndan en aşağı dəyər ABC'də 1005,37 rad·s'dir. Lakin baseline dəyərləri təxminən 42 saniyelik mövcud qeyd üzərindən, digər memarlıqlerin nəticələrı isə 100 saniye üzərindən hesaplandığından bu müqayisənın zaman pencereleri eyni değildir.

Grafikler nə anlatıyor?

Real zamanlı baseline grafiğinde yaw çıxışının istinad sinüsünden giderek ayrıldığı və təxminən 42. saniyeye gelindiğinde 4 rad'ın üzerine çıxışğı açıq şəkildə görülmektedir. Buna karşılık adaptiv tənzimləmə funksiyaları, BSO və ABC deneylerindeki yaw eğrileri 100 saniyelik test boyunca istinadın mühitsinde sərhədlı kalmaktadır.

BSO və ABC qrafiklerinde pitch çıxışının istinad sinüsünü adaptiv tənzimləmə funksiyaları memarlığıne görə daha yaxından takip ettiği görülmektedir. Tədqiqatın nicel RMSE nəticələrı da bu görsel fərqi təsdiqləyir.

HGO üçün sunulan birbaşa müqayisə grafiğinde müşahidəçi tarafından kestirilen pitch və yaw açıları, real encoder ölçmələri üzerine bindirilmiştir. Pitch qiymətləndirməi ölçülən sinyali oldukça yaxından izlerken yaw kanalında xüsusilə yön değişimleri mühitsinde daha belirgin fərq və dalgalanma görülmektedir. Bu gözlemsel fərq rəqəmsal RMSE dəyərlərinde də karşılığını bulmaktadır.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• Üç təklif edilən müşahidəçi əsaslı idarəetmə arxitekturası fiziksel TRMS üzərində 1 kHz seçmə tezliyinda 100 saniyelik trayektoriya izlənməsini tamamlamıştır.
• Konvansiyonel baseline eyni fiziksel koşullarda yaw kanalında qeyri-sabitlaşmış və təxminən 42 saniyede deney sonlandırılmıştır.
• Adaptif tənzimləmə funksiyaları memarlığı, test edilen yapı içində en aşağı yaw RMSE dəyərini üretmiştir.
• BSO və ABC memarlıqleri pitch ekseninde adaptiv tənzimləmə funksiyaları yanaşmasından daha aşağı RMSE elde etmiştir.
• HGO'nun pitch və yaw açı qiymətləndirmələri encoder ölçmələriyle birbaşa karşılaştırılmış və 100 saniye boyunca məhdud qiymətləndirmə xətası göstərmişdir.
• BSO və ABC kod yapistilikndaki döngüler sonlu və kompilyasiya zamanında sərhədlı təkrar sayılarına dönüştürülerek kontrol çağristilik başına əməliyyat yükü yapısal kimi sərhədlandırılmıştır.

Tədqiqatın destoynaqediği və ya birbaşa sübutlamadığı nəticələr

• Bu tədqiqat real bir helikopter və ya pilotsuz uçuş aparatında uçuş uğursı göstərmir; istifadə edilən sistem bir laboratuvar TRMS düzülüşeğidir.
• HGO'nun bucaq sürəti və rotor torku qiymətləndirmələri müstəqil ground-truth hız və ya tork sensorlariyle birbaşa təsdiqlənməmişdir.
• BSO və ya ABC'nin bütün aparatlarda kesin kimi hər zaman 1 ms altında çalışacağını gösteren sertifikatlı WCET ölçməü mövcud deyil.
• BSO'nun genel kimi ABC'den və ya ABC'nin genel kimi BSO'dan üstün olduğu sonucu çıkarılamaz; bu tədqiqatda üçölçülü kazanç optimallaşdırma probleminde performansları neredeyse eynidır.
• Nəticələr daha yüksək boyutlu və ya fərqli aerodinamik platformlara eksperimental təsdiqləmə yapılmadan birbaşa genellerütubətez.
• Tədqiqat, real uçuş ortamındaki külək pozucuları və ya geniş əhatəlı ekoloji değişimler altında sahə doğrulaması təqdim etmir.

Tədqiqatın güçlü yönleri

Tədqiqatın örütubətli güçlü yönü, eyni HGO, eyni istinad trayektoriyaları, eyni seçmə tezliyi və eyni fiziksel TRMS altında dörd fərqli backstepping memarlığınin karşılaştırılmasıdır. Beləliklə simulyasiya nəticələrının ötesine geçilmiş və fiziksel platformdaki idarəetmə uğuru birbaşa göstərilmişdir.

Bir digər güçlü yön, müşahidəçinin en azından sensorle birbaşa ölçülebilen iki dayanum üçün ayrı qiymətləndirmə analiziyle dəyərlendirilmesidir. Tədqiqatçılar ayrıca ölçülemeyen dörd dayanum üçün birbaşa doğrulama yapılamadığını açıq şəkildə belirtmiştir.

Tədqiqat BSO və ABC üçün real vaxtlı kodlama sorununu yalnız algoritmik performans açistilikndan deyil, idarəetmə dövrəsinün sonlu əməliyyat yükü açistilikndan da ele almaktadır. Veri bağımlı döngülerin bounded döngülere dönüştürülmesi xüsusilə 1 kHz gömülü tətbiq açistilikndan örütubətlidir.

Əsas məhdudiyyətlər

• Baseline deneyinin 42 saniyede kesilmesi nedeniyle dörd memarlıqnin performans metrikleri tamamen eyni zaman penceresinden elde edilmemiştir.
• HGO'nun dörd ölçülemeyen dayanumuna ait müstəqil sensor doğrulaması mövcud deyil.
• BSO və ABC üçün sertifikatlı hədəf-aparat WCET analizi yapılmamıştır.
• BSO və ABC hiperparametrleri üçün əhatəlı duyarlılık analizi sunulmamıştır.
• Deneyler tək bir TRMS laboratuvar platformasına dayanmaktadır.
• Adaptif tənzimləmə funksiyaları ilə meta-evristik qazanc optimizasiyasınun eyni birleşik denetleyici içində birlikdə istifadəsi gələcək iş kimi bırakılmıştır.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Deney və hesaplama altyapistilik

Karşılaştırılan dörd idarəetmə arxitekturası

1. Konvansiyonel adaptif olmayan backstepping baseline.
2. HGO ilə adaptif backstepping və tuning functions.
3. HGO ilə BSO tarafından dövriçi kazanç ayarlanan backstepping.
4. HGO ilə ABC tarafından dövriçi kazanç ayarlanan backstepping.

Bütün memarlıqler eyni fiziksel platformda, eyni HGO yapistilik, eyni istinad trayektoriyaları, eyni 1 kHz seçmə tezliyi və eyni başlangıç şərtləri altında qiymətləndirilmişdir.

Real zamanlı performans nəticələrı

Pitch RMSE açistilikndan BSO 0,0821 rad ilə en aşağı dəyəri vermiştir; ABC'nin 0,0822 rad sonucu pratik kimi çox yaxındır. Yaw RMSE açistilikndan en aşağı dəyər 0,2244 rad ilə adaptiv tənzimləmə funksiyaları memarlığındadir. ITAE açistilikndan pitch üçün BSO, yaw üçün ABC en aşağı dəyəri vermiştir.

Məqalənin raporladığı baseline'a görə iyileşmeler

Bu yüzdeler tədqiqatın kendi Cədvəl 5 nəticələrıdır. Baseline deneyinin 42 saniyede sonlandırılmış olması nedeniyle baseline RMSE və ITAE dəyərlərinin digər memarlıqlerin 100 saniyelik metrikleriyle eyni qiymətləndirmə penceresine sahip olmadığı göz önünde tutulmalıdır.

HGO doğrulama nəticələrı

Açısal hız və rotor torku qiymətləndirmələri üçün müstəqil istinad sensorü bulunmadığından bu dörd dayanumun doğrulaması birbaşa değildir. Tədqiqatçılar, söz konusu qiymətləndirməlerde ciddi peaking və ya sərhədsız səs-küy büyütmesi olsaydı backstepping denetleyicisinin 2,5 V aktuator doyumuna sürülerek qeyri-sabitlaşmasının bekleneceğini; 100 saniyelik sabit işləmə nedeniyle bu dayanumların qiymətləndirmə kalitesinin dolaylı kimi desteklendiğini belirtmektedir.

BSO parametrləri

ABC parametrləri

Bilimsel şərh

Tədqiqatın kendi şərhuna görə tuning functions və meta-evristik optimallaşdırma eyni problemi çözmemektedir. Tuning functions, adaptif backstepping yapistilikndaki həddindən artıq parametrizasiyayi ortadan kaldırmaya yönelik yapısal bir sabitlık mexanizmidır. BSO və ABC isə kontrolün dizayn kazançlarını tədqiqat sırasında optimize ederek izleme hassasiyetini hazırlayır.

Bu ayrım deney nəticələrında da görülmektedir: tuning functions yaw qeyri-sabitlığını ortadan kaldırmış və en aşağı yaw RMSE dəyərini sağlamıştır; BSO və ABC isə pitch xətasını təxminən yarı yarıya daha da azaltarak 0,082 rad düzeyine indirmiştir. Tədqiqatçılar bu iki mekanizmanın birbirine rakip olmaktan çox tamamlayıcı olduğunu və gelecekte eyni denetleyicide birleştirilmesinin araştırılması gerektiğini belirtmektedir.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam orijinal tədqiqat adı: High-Gain Observer-Based Backstepping Control for Real-Time Trajectory Tracking of a Twin Rotor MIMO System: Adaptive Tuning Functions Versus Metaheuristic Gain Optimization

Müəlliflər, orijinal sırayla: Abderrahmane Kacimi; Mohamed Mostefaoui; Azeddine Beloufa; Souaad Tahraoui; Abdelbasset Azzouz; Jun-Jiat Tiang; Mehdi Houari Zaid.

Eş birinci/eş katkı: Mənbədə eş birinci yazar və ya eş katkı işareti belirtilmemiştir.

Sorumlu yazar: Jun-Jiat Tiang.

Qurumlar:

1. Department of Instrumentation Maintenance, Institute of Maintenance and Industrial Safety, University of Nisbət 2, Nisbət 31000, Algeria.
2. Laboratory of Electrical Engineering and Renewable Energies (LGEER), Electronic Department, Hassiba Benbouali University, Chlef 02000, Algeria.
3. Signals, Systems and Artificial Intelligence Laboratory (2SAIL), Electronic Department, Hassiba Benbouali University, Chlef 02000, Algeria.
4. Laboratory of Electronics, Advanced Signal Processing, and Microwave (LESM), Department of Telecommunications, Saida University, Saida 20000, Algeria.
5. Centre for Wireless Technology, Centre of Excellence for Intelligent Network, Faculty of Artificial Intelligence and Engineering, Multimedia University, Cyberjaya 63100, Malaysia.
6. Laboratoire AVCIS (Automatisation, Vision et Contrôle Intelligents des Systèmes), Département d’Automatique, Faculté də Génie Électrique, University of Science and Technology of Nisbət (USTO-MB), Nisbət 31000, Algeria.

Mənbə növü: Hakemli tədqiqat məqaləsi.

Jurnal: Actuators.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Cilt / sayı / məqalə numarası: 15 / 8 / 411.

DOI: 10.3390/act15080411

Rəsmi nəşr birləşməsı:https://doi.org/10.3390/act15080411

Yayın süreci: 12 Haziran 2026'da alınmış, 15 Temmuz 2026'da revize edilmiş, 22 Temmuz 2026'da kabul edilmiş və 27 Temmuz 2026'da yayımlanmıştır.

Rəyçilik statusu: Jurnalde kabul edilerek yayımlanmış rəyli tədqiqat məqaləsidir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY) açıq erişim lisansı.

Maliyyələşdirmə: Məqalə əməliyyat ücretinin (APC) Multimedia University, Malaysia tarafından karşılandığı belirtilmiştir.

Məlumat əlçatanlığı: Tədqiqatda sunulan məlumatların sorumlu yazardan talep üzerine edinilebileceği bildirilmişdir.

Maraqlar toqquşması: Müəlliflər çıkar çatışması bulunmadığını beyan etmiştir.

Müəllif töhfələri: Kavramsallaştırma A.K., A.B. və J.-J.T.; metod A.K., A.B. və S.T.; yazılım A.K. və M.H.Z.; doğrulama A.K., A.B. və M.M.; biçimsel analiz A.K., S.T., M.M., A.A. və M.H.Z.; tədqiqat A.K., M.M., S.T. və A.A.; qaynaqlar A.B., A.A. və J.-J.T.; məlumat kürasyonu A.K. və M.H.Z.; ilk taslak A.K.; inceleme və tənzimləmə A.K., A.B., S.T., A.A., J.-J.T. və M.H.Z.; görselleştirme A.K., S.T. və M.M.; danışmanlık A.B. və J.-J.T.; proje yönetimi A.B. və J.-J.T.; finansman temini J.-J.T. kimi bildirilmişdir.

Bilimsel məzmun sərhədi: Bu Verianla içeriğindeki deneysel nəticələr, rəqəmsal dəyərlər, kontrol yapıları, model parametrləri və bilimsel şərhlar incelenen tədqiqatya dayanmaktadır. Xarici bibliyoqrafik kontrol yalnız nəşr identikliyinin doğrulanması üçün kullanılmış; əsas bilimsel içeriğe xarici qaynaqlardan yeni deneysel nəticə eklenmemiştir.

Metodsel məhdudiyyət: HGO'nun pitch və yaw açı qiymətləndirmələri birbaşa encoder ölçmələriyle təsdiqlənmişdir; bucaq sürəti və rotor torku qiymətləndirmələri üçün müstəqil istinad sensorü bulunmadığından bunlar yalnız qapalı dövrəin 100 saniye boyunca sərhədlı və sabit işləməsıyla dolaylı kimi desteklenmektedir. Bundan əlavə BSO və ABC tətbiqlarında əməliyyat sayının yapısal kimi sərhədlandırıldığı gösterilmiş olmakla birlikdə hədəf aparatı üzərində sertifikatlı worst-case execution time ölçməü yapılmamıştır. Konvansiyonel baseline deneyinin təxminən 42 saniyede sonlandırılması nedeniyle baseline performans metriklerinin zaman penceresi digər 100 saniyelik deneylerden fərqlidır.