Бул изилдөө, сызыктуу olmayan, güçlü түрдө birbirine bağlı жана ачык контурда туруксуз бир Эгиз роторлуу Өтө Girişli Өтө Çıkışlı Система'in (Twin Rotor MIMO System, TRMS) чыныгы убакыттагы траекторияны көзөмөлдөөni изилдейт. Fiziksel жайгашууekte гана pitch жана yaw açıları түздөн-түз ölçülebildiği үчүн изилдөөчүлөр, ölçülemeyen эки бурчтук ылдамдык менен эки ротор моментиnu kestirmek üzere бир Жогорку коэффициенттүү байкоочу (High-Gain Observer, HGO) kullanmış; bunun üzerine үч ар түрдүү backstepping башкаруу архитектурасыni 1 kHz үлгүлөө ылдамдыгыnda fiziksel TRMS үстүндө тест etmiştir. Konvansiyonel backstepping ыкмасы yaw eksenindeki ilerleyici туруксуздук nedeniyle болжол менен 42 saniyede 4 rad sınırını aşarken, адаптивдүү жөндөө функциялары, Brain Storm Optimization (BSO) жана Artificial Bee Colony (ABC) kullanan үч архитектура 100 saniyelik чыныгы убакыттагы deneyi толукamlamıştır. Pitch ekseninde en төмөн RMSE маанилери BSO үчүн 0,0821 rad жана ABC үчүн 0,0822 rad olurken, yaw ekseninde en төмөн RMSE 0,2244 rad менен адаптивдүү жөндөө функциялары архитектурасында elde edilmiştir. Ошентсе да, төрт gözleнымдуулукeyen токтоumdan бурчтук ылдамдык жана ротор моменти баалоолору ayrı референс сенсорлорiyle түздөн-түз doğrulanmamış жана BSO/ABC алгоритмдерının 1 ms цикл убактысыэмне ilişkin сертификатlı максат-аппараттык WCET өлчөөü yapılmamıştır.

Изилдөөнүн негизги mühendislik sonucu, туруктууlık problemi менен hassasiyet probleminin ошол эле kontrol механизмиyla çözülmek zorunda болбогонун göstermesidir. Изилдөөчүлөрın чечмелөөuna ылайык жөндөө функциялары adaptif backstepping yapжылуулукndaki ашыкча параметрлештирүү sorununu ortadan kaldırarak өзгөчө yaw kanalının туруктууlığını iyileştirirken, циклички BSO жана ABC оптималдаштырууu kontrol kazançlarını изилдөө sırasında güncelleyerek өзгөчө pitch ekseninde izleme doğruluğunu artırmıştır.

Simülasyon менен fiziksel deney ортосундагы айырма изилдөөнүн öнымдуулукli табылгаларыndan biridir. İdeal MATLAB/Simulink orтолукında konvansiyonel backstepping denetleyicisi ар бир эки eksende да kabul edilebilir davranırken, реалдуу системада энкодер квантталышы, актуатор каныгуусу, mekanik сүрүлүү, modellenmemiş аэродинамикалык etkiler жана маалымат топтоо чынжырindeki кечигүүler астында yaw kanalı туруксузlaşmıştır. Ошондуктан изилдөөdaki asıl далил, симуляция eğrilerinden өтө fiziksel TRMS үстүндө реалдууleştirilen 100 saniyelik deneylerden gelmektedir.

Түркия жагынан бул изилдөө, учкучсуз учуучу аппарат же айланма канаттуу системаларin түздөн-түз талаа kontrol çözümü катары эмес; сызыктуу olmayan өтө değişkenli kontrol, чыныгы убакыттагы gömülü оптималдаштыруу жана байкоочу негизиндеги абалды баалоо üzerine çalışan laboratuvarlar үчүн ыкмаsel бир референс катары мааниlendirilebilir. Изилдөөнүн жыйынтыктарının Türkiye'deki реалдуу бир hava aracına же ар түрдүү бир endüstriyel platforma aktarılması; o системасыn сенсор çözünürlüğü, актуатор sınırları, aerodinamiği, hesaplama аппараттыкı жана экологиялык шарттары астында yeniden modellenmesini жана deneysel катары doğrulanmasını талап кылат.

Изилдөөнүн негизги көйгөйү эмне?

TRMS, бир негизги ротор менен бир куйрук роторunun ошол эле mekanik система үстүндө pitch жана yaw hareketlerini oluşturduğu, эки serbestlik dereceli сызыктуу olmayan бир лабораториялык түзүлүшdir. Ana ротор мурунlikle pitch hareketini, куйрук ротор болсо yaw hareketini текшерет; бирок эки kanal аэродинамикалык жана гироскоптук etkiler nedeniyle birbirinden толукamen көз карандысыз değildir.

Системаin токтоum vektörü алты değişkenden турат:

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

Бул жерде \(\psi\) pitch бурчуnı, \(\phi\) yaw бурчуnı, \(\dot{\psi}\) жана \(\dot{\phi}\) бурчтук ылдамдыктарı, \(\tau_1\) жана \(\tau_2\) болсо негизги жана куйрук роторlarının моментlarını temsil etmektedir. Fiziksel жайгашууek гана pitch жана yaw açılarını түздөн-түз ölçmektedir:

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

Демек backstepping denetleyicisinin ihtiyaç duyduğu алты токтоumun dördü түздөн-түз сенсорлордон alınamamaktadır. Изилдөөnın ilk problemi бул төрт токтоumu байкоочу менен kestirmek, ikinci problemi болсо сызыктуу olmayan жана çapraz bağlı системасы реалдуу zamanda туруктуу түрдө таяныч траекторияда tutmaktır.

Fiziksel TRMS эмне үчүн zor бир kontrol problemidir?

Изилдөөда колдонулган TRMS ачык контурда туруксузdır жана эки ротор арасында belirgin çapraz bağlашып кетүү vardır. Pitch жана yaw eksenlerindeki инерция, viskoz жана Coulomb сүрүлүүсү, yerçekimi momenti, роторлорın аэродинамикалык momentleri, мотор zaman sabitleri жана гироскоптук/reaksiyon momentleri сызыктуу olmayan токтоum denklemlerinde бирге yer almaktadır.

Pitch инерцияi \(I_1 = 6,8 \times 10^{-2}\,\mathrm{kg\,m^2}\), yaw инерцияi болсо \(I_2 = 2,0 \times 10^{-2}\,\mathrm{kg\,m^2}\) катары modellenmiştir. Motorlara uygulanan kontrol gerilimleri fiziksel аппараттык nedeniyle şu sınır içindedir:

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

Pitch жана yaw açılarını ölçen инкременттик энкодер'lar айлануу başına 2000 darbe üretmektedir. Изилдөөда bunun болжол менен açısal çözünürlüğü:

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

катары belirtilmektedir. Демек ideal sürekli өлчөө varsayımı fiziksel deneyde geçerli değildir.

Backstepping yapжылуулук кантип курулган?

Изилдөөчүлөр системасы merжолуi бир гана altıncı dereceden denetleyici катары ele almak ордуна pitch үчүн \((x_1,x_2,x_3)\), yaw үчүн \((x_4,x_5,x_6)\) olmak üzere эки üçüncü dereceden strict-feedback alt системаe ayırmıştır. Kanallar arasındaki аэродинамикалык bağlашып кетүү болсо sınırlı бузуучу etki катары ele alınmıştır.

Backstepping ыкмаinde kontrol problemi ardжарык ката değişkenlerine ayrılmakta жана ар бир adım үчүн бир Lyapunov функциясы колдонуу менен виртуалдык башкаруу yasaları oluşturulmaktadır. Изилдөөнүн adaptif ыкмасыndaki критикалык айырма, ар бир backstepping adımında ayrı ayrı параметр баалоо yasaları oluşturmak ордуна жөндөө функциялары aracılığıyla бир гана birleşik güncelleme yasasının kullanılmasıdır.

Genel түрдө adaptif параметр güncellemesi:

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

түрүндө. Бул жерде \(\hat{\theta}\) belirsiz fiziksel параметрлерin болжолуni, \(\Gamma\) pozitif tanımlı adaptasyon kazanç матрицаini, \(\tau_n\) болсо бүткүл backstepping aşamalarından пайда болгон birleşik ayar fonksiyonunu temsil eder.

Изилдөөчүлөр Lyapunov analizinde жалпы fonksiyonun туундуini genel катары:

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

түрүндө elde etmektedir. Бул жердеки \(z_k\) backstepping ката координаттарын, \(c_k>0\) болсо дизайн kazançlarını ifade eder. Бул yapı, ideal matematiksel varsayımlar астында ката değişkenlerinin жакынsamasına негизги түзөтdır.

Aktüatör doygunluğu туруктууlık sonucunu кантип sınırlandırıyor?

Teorik токтоum geri besleme дизайнı asimptotik туруктууlık sağlasa да реалдуу TRMS мотор girişleri ±2,5 V менен sınırlıdır. Ошондуктан макала, байкоочу жана kontrolcü бирге мааниlendirildiğinde sonucu сфералык туруктууlık катары эмес, актуатор sınırları жана başlangıç шарттарыyla belirlenen бир тартылуу аймагы ичинде жарым глобалдуу асимптотикалык туруктуулук катары ifade etmektedir.

Жогорку коэффициенттүү байкоочу эмне yapıyor?

Жогорку коэффициенттүү байкоочу, гана эки encoder tarafından өлчөнгөн \(\psi\) жана \(\phi\) açılarını kullanarak алты токтоumlu системасыn токтоum vektörünü yeniden oluşturmaya изилдөөktadır. Изилдөөdaki негизги байкоочу yapжылуулук:

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

түрүндө. Pitch kanalı үчүн жүкsek kazanç параметрsi \(\theta_1=2\), yaw kanalı үчүн \(\theta_2=1,5\) seçilmiştir. Изилдөөчүлөр бул маанилери hızlı жакынsama менен encoder ызы-чууsünün жүкseltilmesi arasındaki dengeyi камсыз кыла турган сүрөтда deneysel катары belirlemiştir.

Gözlemcinin түздөн-түз doğrulanabildiği токтоumlar гана сенсорle да өлчөнгөн pitch жана yaw açılarıdır. 100 saniyelik чыныгы убакыттагы deneyde байкоочу менен encoder arasındaki RMSE pitch үчүн 0,0383 rad, yaw үчүн 0,1304 rad катары hesaplanmıştır. Referans genlikleri dikkate alındığında изилдөөда bunlar болжол менен %7,7 жана %13 normalize баалоо катасы катары raporlanmaktadır.

Gözlemci başlangıçta системасыn dinlenme koşuluna ayarlandığı үчүн өлчөнгөн açı kanallarında belirgin бир başlangıç peaking sıçraması görülmemiştir. Yaw kanalında өзгөчө hızın yön değiştirdiği аймакlerde кичинекей dalgalanmalar bulunmakta жана изилдөөчүлөр bunu энкодер квантталышы менен mekanik термелүүe байлооktadır.

Ошентсе да \(\hat{x}_2\), \(\hat{x}_3\), \(\hat{x}_5\) жана \(\hat{x}_6\), yani эки бурчтук ылдамдык менен эки ротор моменти үчүн fiziksel жайгашууда көз карандысыз hız же момент сенсорü bulunmadığından түздөн-түз ground-truth салыштырууsı yapılmamıştır. Бул баалоолоруn kalitesi, kontrol циклinin 100 saniye boyunca sınırlı жана туруктуу kalması аркылуу гана dolaylı түрдө desteklenmektedir.

BSO жана ABC neyi optimize ediyor?

Meta-sezgisel denetleyiciler адаптивдүү жөндөө функцияларыnın түздөн-түз бир uzantжылуулук değildir. Бул эки архитектурада nominal backstepping yapжылуулук korunmakta, fiziksel параметр баалооi ордуна backstepping дизайн kazançları циклички катары optimize edilmektedir.

Ар бир eksen үчүн чечим өзгөрмөсү үч kazançtan турат:

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

Yaw ekseni үчүн eşмаани түрдө \(c_4,c_5,c_6\) колдонулат. Optimizasyon sınırları ар бир kanal үчүн:

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

катары аныкталган.

Ар бир эки algoritma ошол эле amaç fonksiyonunu minimize etmektedir:

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

жана регуляризация коэффициенти:

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

катары seçilmiştir. İlk terim anlık траектория катасыnı azaltmaya, ikinci terim болсо gereksiz derecede ири kontrol kazançlarını cezalandırmaya yöneliktir.

Brain Storm Optimization кантип колдонулган?

BSO колдонмоsında 20 талапкер чечим төрт кластерye ayrılmaktadır. Algoritma кластер merжолуlerini жана aday kazanç vektörlerini kullanarak hem учурдагы iyi çözümlerin чөйрөsinde arama yapmakta hem да кластерлер arası жаңы adaylar түзөтdır. Küme merжолуi өзгөртүү olasılığı 0,20, бир кластер seçme olasılığı 0,80 жана merжолу негизиндеги өндүрүш olasılığı 0,40 катары берилген.

BSO'nun циклички колдонмоsındaki öнымдуулукli чыныгы убакыттагы değişiklik, маалымат bağımlı жана мөөнөтү belirsiz döngüler ордуна компиляция убагыnda üst sınırı belli döngülerin kullanılmasıdır. Ошентип ар бир kontrol çağrжылуулукndaki негизги операция саныnın sınırlandırılması максатlenmiştir.

Artificial Bee Colony кантип колдонулган?

ABC архитектурасында жалпы 20 талапкер чечим kullanılmış; bunlar 10 employed bee жана 10 onlooker bee yapжылуулукyla işlenmiştir. Учурдагы çözümleri geliştiren employed жана onlooker aşamalarının ardından, 15 цикл boyunca iyileşme göstermeyen бир çözüm scout aşamasında yeniden rastgele başlatılmaktadır.

Kontrol системасы 1 kHz çalıştığı үчүн 15 цикл болжол менен 15 ms'lik бир токтоgunluk aralığına karşılık gelmektedir. Изилдөөда бул agresif yeniden başlatma жүрүш-турушının saniyeler ölçeğinde değişen аэродинамикалык изилдөө шарттарына ылайыктуу болгону бааланган.

Реалдуу zamanlılık iddiasının sınırı эмне?

BSO жана ABC'nin ар бир kontrol çağrжылуулукnda болжол менен \(2\times10^3\) mertebesinde негизги операцияle sınırlandırıldığı жана бүткүл döngülerin компиляция убагыnda belirlenmiş sonlu кайра sayılarına sahip болгону belirtilmektedir. Бул, algoritmanın rastgele seçimler nedeniyle sonsuz же kontrolsüz uzunlukta бир çağrıya dönüşmesini тоскоолдукlemektedir.

Бирок изилдөөчүлөр максат bilgisayardaki реалдуу yürütme sürelerinin dağılımını kaydetmemiş жана сертификатlı бир worst-case execution time (WCET) analizi реалдууleştirmemiştir. Ошондуктан изилдөөнүн “1 kHz чыныгы убакыттагы uygulanabilirlik” sonucu yapısal катары sınırlandırılmış операция жүкüne жана ийгиликтүү fiziksel çalıştırmaya дакүйүүkta; ар бир koşulda 1 ms алты изилдөөyı далилlayan сертификатlı zamanlama өлчөөü anlamına gelmemektedir.

Simülasyon эмне үчүн бир başına yeterli olmamıştır?

MATLAB/Simulink симуляцияlarında төрт denetleyicinin tümü kabul edilebilir траекторияны көзөмөлдөө көрсөткөн. Айрыкча кийинчерээк fiziksel deneyde туруксузlaşan konvansiyonel baseline denetleyicisi, ideal симуляцияда ийгиликтүү görünmektedir.

Fiziksel системада болсо төрт öнымдуулукli айырма бар: болжол менен 0,00314 rad энкодер квантталышы, ±2,5 V актуатор каныгуусу, sabit nominal параметрлерin temsil edemediği реалдуу mekanik жана аэродинамикалык değişimler жана маалымат топтоо чынжырindeki кечигүү/кванттоо etkileri. Изилдөөчүлөр бул nedenle чыныгы убакыттагы deneyleri изилдөөнүн негизги далилı катары баалооktedir.

Реалдуу fiziksel deneyde эмне oldu?

Referans yörüngeleri бүткүл архитектураler үчүн ошол эле 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 жүрүш-турушı болжол менен 20. saniyeden кийин giderek bozulmuş, 42. saniyede 4 rad маанисиni aşmış жана mekanik zarar riskini önlemek үчүн deney sonlandırılmıştır. Pitch RMSE бул deney aralığında 0,2571 rad, yaw RMSE болсо 2,5624 rad катары hesaplanmıştır.

Adaptif жөндөө функциялары колдонулган архитектура ар бир эки eksende да 100 saniyeyi толукamlamıştır. Pitch RMSE 0,1588 rad'a, yaw RMSE 0,2244 rad'a түшкөн. Макалада bunlar baseline'a ылайык sırasıyla %38 жана %91 RMSE azalması катары raporlanmaktadır.

BSO колдонулган архитектурада pitch RMSE 0,0821 rad, yaw RMSE 0,2291 rad; ABC колдонулган архитектурада pitch RMSE 0,0822 rad, yaw RMSE 0,2255 rad катары өлчөнгөн. Pitch ekseninde эки мета-эвристикалык algoritma neredeyse ошол эле sonucu vermiştir.

ITAE жыйынтыктарı эмне көрсөтөт?

RMSE'ye ek катары Integral Time-weighted Absolute Error (ITAE), катаnın zaman boyunca sürmesini дагы güçlü түрдө cezalandırmaktadır. Изилдөөнүн чыныгы убакыттагы deney жыйынтыктарı şöyledir:

Pitch ITAE açжылуулукndan en төмөн маани BSO'да 343,72 rad·s, yaw ITAE açжылуулукndan en төмөн маани ABC'да 1005,37 rad·s'dir. Бирок baseline маанилери болжол менен 42 saniyelik учурдагы жазуу аркылуу, башка архитектураlerin жыйынтыктарı болсо 100 saniye аркылуу hesaplandığından бул салыштырууnın zaman pencereleri ошол эле değildir.

Grafikler эмне anlatıyor?

Реалдуу zamanlı baseline grafiğinde yaw чыгышыnın референс sinüsünden giderek ayrıldığı жана болжол менен 42. saniyeye gelindiğinde 4 rad'ın üzerine чыгышğı ачык түрдө görülmektedir. Buna karşılık адаптивдүү жөндөө функциялары, BSO жана ABC deneylerindeki yaw eğrileri 100 saniyelik тест boyunca референсın чөйрөsinde sınırlı kalmaktadır.

BSO жана ABC графикlerinde pitch чыгышыnın референс sinüsünü адаптивдүү жөндөө функциялары архитектурасыэмне ылайык дагы жакынdan takip ettiği görülmektedir. Изилдөөнүн nicel RMSE жыйынтыктарı да бул görsel айырмасы ырастайт.

HGO үчүн sunulan түздөн-түз салыштыруу grafiğinde байкоочу tarafından kestirilen pitch жана yaw açıları, реалдуу encoder өлчөөлөрү üzerine bindirilmiştir. Pitch баалооi өлчөнгөн sinyali oldukça жакынdan izlerken yaw kanalında өзгөчө yön değişimleri чөйрөsinde дагы belirgin айырма жана dalgalanma görülmektedir. Бул gözlemsel айырма сандык RMSE маанилериnde да karşılığını bulmaktadır.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Үч сунушталган байкоочу негизиндеги башкаруу архитектурасы fiziksel TRMS үстүндө 1 kHz үлгүлөө ылдамдыгыnda 100 saniyelik траекторияны көзөмөлдөөni толукamlamıştır.
• Konvansiyonel baseline ошол эле fiziksel koşullarda yaw kanalında туруксузlaşmış жана болжол менен 42 saniyede deney sonlandırılmıştır.
• Adaptif жөндөө функциялары архитектурасы, тест edilen yapı ичинде en төмөн yaw RMSE маанисиni üretmiştir.
• BSO жана ABC архитектураleri pitch ekseninde адаптивдүү жөндөө функциялары ыкмасыndan дагы төмөн RMSE elde etmiştir.
• HGO'nun pitch жана yaw açı баалоолору encoder өлчөөлөрүyle түздөн-түз karşılaştırılmış жана 100 saniye boyunca чектелген баалоо катасы көрсөткөн.
• BSO жана ABC kod yapжылуулукndaki döngüler sonlu жана компиляция убагыnda sınırlı кайра sayılarına dönüştürülerek kontrol çağrжылуулук başına операция жүкü yapısal катары sınırlandırılmıştır.

Изилдөөнүн destмуунediği же түздөн-түз далилlamadığı жыйынтыктар

• Бул изилдөө реалдуу бир helikopter же учкучсуз учуучу аппаратnda uçuş ийгиликsı көрсөтпөйт; колдонулган система бир laboratuvar TRMS жайгашууeğidir.
• HGO'nun бурчтук ылдамдык жана ротор моменти баалоолору көз карандысыз ground-truth hız же момент сенсорлорiyle түздөн-түз ырасталган эмес.
• BSO же ABC'nin бүткүл аппараттыкlarda kesin катары ар бир zaman 1 ms астында çalışacağını gösteren сертификатlı WCET өлчөөü жок.
• BSO'nun genel катары ABC'den же ABC'nin genel катары BSO'dan üstün болгону sonucu çıkarılamaz; бул изилдөөда үч өлчөмдүү kazanç оптималдаштыруу probleminde performansları neredeyse ошол элеdır.
• Жыйынтыктар дагы жүкsek boyutlu же ар түрдүү аэродинамикалык platformlara эксперименттик ырастоо yapılmadan түздөн-түз genelleнымдуулукez.
• Изилдөө, реалдуу uçuş orтолукındaki шамал бузулуулары же geniş камтууlı экологиялык değişimler астында талаа ырастоосу бербейт.

Изилдөөнүн güçlü yönleri

Изилдөөнүн öнымдуулукli güçlü yönü, ошол эле HGO, ошол эле таяныч траекториялар, ошол эле үлгүлөө ылдамдыгы жана ошол эле fiziksel TRMS астында төрт ар түрдүү backstepping архитектурасыnin karşılaştırılmasıdır. Ошентип симуляция жыйынтыктарının ötesine geçilmiş жана fiziksel platformdaki башкаруу ийгилиги түздөн-түз көрсөтүлгөн.

Бир башка güçlü yön, байкоочуnin en azından сенсорle түздөн-түз ölçülebilen эки токтоum үчүн ayrı баалоо analiziyle мааниlendirilmesidir. Изилдөөчүлөр ayrıca ölçülemeyen төрт токтоum үчүн түздөн-түз ырастоо yapılamadığını ачык түрдө belirtmiştir.

Изилдөө BSO жана ABC үчүн чыныгы убакыттагы kodlama sorununu гана algoritmik performans açжылуулукndan эмес, башкаруу контуруnün sonlu операция жүкü açжылуулукndan да ele almaktadır. Veri bağımlı döngülerin bounded döngülere dönüştürülmesi өзгөчө 1 kHz gömülü колдонмо açжылуулукndan öнымдуулукlidir.

Негизги чектөөлөр

• Baseline deneyinin 42 saniyede kesilmesi nedeniyle төрт архитектураnin performans metrikleri толукamen ошол эле zaman penceresinden elde edilmemiştir.
• HGO'nun төрт ölçülemeyen токтоumuna ait көз карандысыз сенсор ырастооsı жок.
• BSO жана ABC үчүн сертификатlı максат-аппараттык WCET analizi yapılmamıştır.
• BSO жана ABC гиперпараметрleri үчүн камтууlı duyarlılık analizi sunulmamıştır.
• Deneyler бир гана TRMS laboratuvar платформасыna дакүйүүktadır.
• Adaptif жөндөө функциялары менен мета-эвристикалык коэффициент оптимизациясыnun ошол эле birleşik denetleyici ичинде бирге колдонулушу келечектеги иш катары bırakılmıştır.

Изилдөөнүн ыкмасы жана жыйынтыктары

Deney жана hesaplama altyapжылуулук

Karşılaştırılan төрт башкаруу архитектурасы

1. Konvansiyonel adaptif olmayan backstepping baseline.
2. HGO менен adaptif backstepping жана tuning functions.
3. HGO менен BSO tarafından циклички kazanç ayarlanan backstepping.
4. HGO менен ABC tarafından циклички kazanç ayarlanan backstepping.

Бүткүл архитектураler ошол эле fiziksel platformda, ошол эле HGO yapжылуулук, ошол эле таяныч траекториялар, ошол эле 1 kHz үлгүлөө ылдамдыгы жана ошол эле başlangıç шарттары астында бааланган.

Реалдуу zamanlı performans жыйынтыктарı

Pitch RMSE açжылуулукndan BSO 0,0821 rad менен en төмөн мааниси vermiştir; ABC'nin 0,0822 rad sonucu pratik катары өтө жакынdır. Yaw RMSE açжылуулукndan en төмөн маани 0,2244 rad менен адаптивдүү жөндөө функциялары архитектурасындаdir. ITAE açжылуулукndan pitch үчүн BSO, yaw үчүн ABC en төмөн мааниси vermiştir.

Макалаnin raporladığı baseline'a ылайык iyileşmeler

Бул yüzdeler изилдөөнүн kendi Таблица 5 жыйынтыктарıdır. Baseline deneyinin 42 saniyede sonlandırılmış olması nedeniyle baseline RMSE жана ITAE маанилериnin башка архитектураlerin 100 saniyelik metrikleriyle ошол эле баалоо penceresine sahip болбогону göz önünde tutulmalıdır.

HGO ырастоо жыйынтыктарı

Açısal hız жана ротор моменти баалоолору үчүн көз карандысыз референс сенсорü bulunmadığından бул төрт токтоumun ырастооsı түздөн-түз değildir. Изилдөөчүлөр, söz konusu баалооlerde ciddi peaking же sınırsız ызы-чуу büyütmesi olsaydı backstepping denetleyicisinin 2,5 V актуатор каныгуусуna sürülerek туруксузlaşmasının bekleneceğini; 100 saniyelik туруктуу иштөө nedeniyle бул токтоumların баалоо kalitesinin dolaylı катары desteklendiğini belirtmektedir.

BSO параметрлерi

ABC параметрлерi

Bilimsel чечмелөө

Изилдөөнүн kendi чечмелөөuna ылайык tuning functions жана мета-эвристикалык оптималдаштыруу ошол эле problemi çözmemektedir. Tuning functions, adaptif backstepping yapжылуулукndaki ашыкча параметрлештирүүyi ortadan kaldırmaya yönelik yapısal бир туруктууlık механизмиdır. BSO жана ABC болсо kontrolün дизайн kazançlarını изилдөө sırasında optimize ederek izleme hassasiyetini иштеп чыгат.

Бул ayrım deney жыйынтыктарında да görülmektedir: tuning functions yaw туруксузlığını ortadan kaldırmış жана en төмөн yaw RMSE маанисиni sağlamıştır; BSO жана ABC болсо pitch катасыnı болжол менен yarı yarıya дагы да azaltarak 0,082 rad düzeyine indirmiştir. Изилдөөчүлөр бул эки mekanizmanın birbirine rakip olmaktan өтө толукamlayıcı болгонун жана gelecekte ошол эле denetleyicide birleştirilmesinin araştırılması gerektiğini belirtmektedir.

Булак жана ыкма жөнүндө эскертүү

Tam оригиналдуу изилдөө 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

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

Eş birinci/eş katkı: Булакта eş birinci yazar же eş katkı işareti belirtilmemiştir.

Sorumlu yazar: Jun-Jiat Tiang.

Мекемелер:

1. Department of Instrumentation Maintenance, Institute of Maintenance and Industrial Safety, University of Катыш 2, Катыш 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 да Génie Électrique, University of Science and Technology of Катыш (USTO-MB), Катыш 31000, Algeria.

Булак түрү: Hakemli изилдөө макалаsi.

Журнал: Actuators.

Басма: MDPI, Basel, Switzerland.

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

DOI: 10.3390/act15080411

Расмий жарыялоо шилтемеси:https://doi.org/10.3390/act15080411

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

Рецензия статусу: Журналда kabul edilerek yayımlanmış рецензияланган изилдөө макалаsidir.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY) ачык erişim lisansı.

Каржылоо: Макала операция ücretinin (APC) Multimedia University, Malaysia tarafından karşılandığı belirtilmiştir.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Изилдөөда sunulan маалыматтарыn sorumlu yazardan talep üzerine edinilebileceği билдирилген.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор çıkar çatışması bulunmadığını beyan etmiştir.

Автордук салымдар: Kavramsallaştırma A.K., A.B. жана J.-J.T.; ыкма A.K., A.B. жана S.T.; yazılım A.K. жана M.H.Z.; ырастоо A.K., A.B. жана M.M.; biçimsel analiz A.K., S.T., M.M., A.A. жана M.H.Z.; изилдөө A.K., M.M., S.T. жана A.A.; ширетүүlar A.B., A.A. жана J.-J.T.; маалымат kürasyonu A.K. жана M.H.Z.; ilk taslak A.K.; inceleme жана жөнгө салуу A.K., A.B., S.T., A.A., J.-J.T. жана M.H.Z.; görselleştirme A.K., S.T. жана M.M.; danışmanlık A.B. жана J.-J.T.; proje yönetimi A.B. жана J.-J.T.; finansman temini J.-J.T. катары билдирилген.

Bilimsel мазмун sınırı: Бул Verianla içeriğindeki deneysel жыйынтыктар, сандык маанилер, kontrol yapıları, модель параметрлерi жана bilimsel чечмелөөlar incelenen изилдөөya дакүйүүktadır. Сырткы bibliyoграфик kontrol гана жарыялоо идентификациясыnin doğrulanması үчүн kullanılmış; негизги bilimsel içeriğe сырткы ширетүүlardan жаңы deneysel табылга eklenmemiştir.

Ыкмаsel чектөө: HGO'nun pitch жана yaw açı баалоолору түздөн-түз encoder өлчөөлөрүyle ырасталган; бурчтук ылдамдык жана ротор моменти баалоолору үчүн көз карандысыз референс сенсорü bulunmadığından bunlar гана жабык контурin 100 saniye boyunca sınırlı жана туруктуу иштөөsıyla dolaylı катары desteklenmektedir. Мындан тышкары BSO жана ABC колдонмоlarında операция саныnın yapısal катары sınırlandırıldığı gösterilmiş olmakla бирге максаттуу жабдык үстүндө сертификатlı worst-case execution time өлчөөü yapılmamıştır. Konvansiyonel baseline deneyinin болжол менен 42 saniyede sonlandırılması nedeniyle baseline performans metriklerinin zaman penceresi башка 100 saniyelik deneylerden ар түрдүүdır.