Ushbu tadqiqot chiziqli boʻlmagan, kuchli oʻzaro bogʻlangan va ochiq konturda beqaror boʻlgan Egizak Rotorli Koʻp Kirishli Koʻp Chiqishli Tizim (Twin Rotor MIMO System, TRMS)ning real vaqt rejimida trayektoriyani kuzatishini oʻrganadi. Fizik qurilmada faqat pitch va yaw burchaklari bevosita oʻlchanishi mumkinligi sababli, tadqiqotchilar oʻlchanmaydigan ikkita burchak tezligi va ikkita rotor momentini baholash uchun Yuqori Kuchaytirishli Kuzatuvchi (High-Gain Observer, HGO)dan foydalangan va uning ustiga uch xil backstepping boshqaruv arxitekturasini fizik TRMSda 1 kHz namuna olish tezligida sinagan. Anʻanaviy backstepping yondashuvi yaw oʻqidagi bosqichma-bosqich kuchayib boruvchi beqarorlik tufayli taxminan 42 soniyada 4 rad chegarasidan oshgan boʻlsa, adaptiv sozlash funksiyalari, Brain Storm Optimization (BSO) va Artificial Bee Colony (ABC)dan foydalangan uch arxitektura 100 soniyalik real vaqt tajribasini yakunlagan. Pitch oʻqida eng past RMSE qiymatlari BSO uchun 0,0821 rad va ABC uchun 0,0822 rad boʻlgan, yaw oʻqida esa eng past RMSE 0,2244 rad bilan adaptiv sozlash funksiyalari arxitekturasida olingan. Biroq kuzatilmaydigan toʻrtta holatdan burchak tezligi va rotor momenti baholari alohida etalon sensorlar bilan bevosita tekshirilmagan va BSO/ABC algoritmlarining 1 ms sikl vaqtiga oid sertifikatlangan maqsad-apparat WCET oʻlchovi bajarilmagan.

Tadqiqotning asosiy muhandislik xulosasi barqarorlik muammosi bilan aniqlik muammosini aynan bir xil boshqaruv mexanizmi hal qilishi shart emasligini koʻrsatishidir. Tadqiqotchilar talqiniga koʻra, sozlash funksiyalari adaptiv backstepping tuzilmasidagi ortiqcha parametrlashtirish muammosini bartaraf etib, ayniqsa yaw kanalining barqarorligini yaxshilaydi; onlayn BSO va ABC optimallashtirishi esa boshqaruv kuchaytirishlarini ishlash vaqtida yangilab, ayniqsa pitch oʻqida kuzatish aniqligini oshiradi.

Simulyatsiya bilan fizik tajriba orasidagi farq tadqiqotning muhim topilmalaridan biridir. Ideal MATLAB/Simulink muhitida anʻanaviy backstepping boshqaruvchisi har ikki oʻqda ham maqbul xatti-harakat koʻrsatgan boʻlsa, real tizimda encoder kvantlashuvi, aktuator toʻyinishi, mexanik ishqalanish, modellashtirilmagan aerodinamik taʻsirlar va maʻlumot yigʻish zanjiridagi kechikishlar sharoitida yaw kanali beqarorlashgan. Shu sababli tadqiqotdagi asosiy dalil simulyatsiya egri chiziqlaridan koʻra fizik TRMSda oʻtkazilgan 100 soniyalik tajribalardan keladi.

Turkiya nuqtayi nazaridan ushbu tadqiqot uchuvchisiz uchish apparati yoki aylanuvchi qanotli tizimlarning toʻgʻridan-toʻgʻri dala boshqaruv yechimi sifatida emas, balki chiziqli boʻlmagan koʻp oʻzgaruvchili boshqaruv, real vaqt ichki optimallashtirish va kuzatuvchiga asoslangan holat baholash ustida ishlaydigan laboratoriyalar uchun metodologik manba sifatida baholanishi mumkin. Natijalarni Turkiyadagi haqiqiy havo transport vositasiga yoki boshqa sanoat platformasiga koʻchirish oʻsha tizimning sensor aniqligi, aktuator chegaralari, aerodinamikasi, hisoblash apparati va atrof-muhit sharoitlari ostida qayta modellashtirish va tajribaviy tekshirishni talab qiladi.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

TRMS — asosiy rotor va dum rotorining bir xil mexanik tizimda pitch va yaw harakatlarini hosil qiladigan, ikki erkinlik darajasiga ega chiziqli boʻlmagan laboratoriya qurilmasidir. Asosiy rotor avvalo pitch harakatini, dum rotori esa yaw harakatini boshqaradi; biroq ikki kanal aerodinamik va giroskopik taʻsirlar sabab bir-biridan mutlaqo mustaqil emas.

Tizimning holat vektori oltita oʻzgaruvchidan iborat:

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

Bu yerda \(\psi\) pitch burchagini, \(\phi\) yaw burchagini, \(\dot{\psi}\) va \(\dot{\phi}\) burchak tezliklarini, \(\tau_1\) va \(\tau_2\) esa asosiy va dum rotorlarining momentlarini ifodalaydi. Fizik qurilma faqat pitch va yaw burchaklarini bevosita oʻlchaydi:

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

Shuning uchun backstepping boshqaruvchisiga kerak boʻlgan oltita holatning toʻrttasini bevosita sensorlardan olish mumkin emas. Tadqiqotning birinchi muammosi shu toʻrtta holatni kuzatuvchi yordamida baholash, ikkinchi muammosi esa chiziqli boʻlmagan va oʻzaro bogʻlangan tizimni real vaqtda mos yozuvlar trayektoriyasida barqaror saqlashdir.

Fizik TRMS nega murakkab boshqaruv muammosi?

Tadqiqotda ishlatilgan TRMS ochiq konturda beqaror va ikki rotor orasida sezilarli oʻzaro bogʻlanish mavjud. Pitch va yaw oʻqlaridagi inertsiya, viskoz va Coulomb ishqalanishi, gravitatsion moment, rotorlarning aerodinamik momentlari, motor vaqt konstantalari hamda giroskopik/reaksiya momentlari chiziqli boʻlmagan holat tenglamalarida birgalikda qatnashadi.

Pitch inertsiya momenti \(I_1 = 6,8 \times 10^{-2}\,\mathrm{kg\,m^2}\), yaw inertsiya momenti esa \(I_2 = 2,0 \times 10^{-2}\,\mathrm{kg\,m^2}\) sifatida modellashtirilgan. Motorlarga qoʻllanadigan boshqaruv kuchlanishlari fizik apparat sabab quyidagi chegarada:

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

Pitch va yaw burchaklarini oʻlchaydigan inkremental encoderlar har aylanishga 2000 impuls hosil qiladi. Tadqiqotda buning taxminiy burchak aniqligi:

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

deb koʻrsatilgan. Demak, ideal uzluksiz oʻlchash farazi fizik tajribada amal qilmaydi.

Backstepping tuzilmasi qanday qurilgan?

Tadqiqotchilar tizimni markazlashgan yagona oltinchi tartibli boshqaruvchi sifatida emas, pitch uchun \((x_1,x_2,x_3)\), yaw uchun \((x_4,x_5,x_6)\) boʻlgan ikki uchinchi tartibli strict-feedback quyi tizimga ajratgan. Kanallar orasidagi aerodinamik bogʻlanish esa chegaralangan bezovta qiluvchi taʻsir sifatida koʻrilgan.

Backstepping usulida boshqaruv muammosi ketma-ket xato oʻzgaruvchilariga ajratiladi va har bir bosqich uchun Lyapunov funksiyasidan foydalanib virtual boshqaruv qonunlari yaratiladi. Tadqiqotning adaptiv yondashuvidagi asosiy farq — har bir backstepping bosqichida alohida parametr baholash qonunlari yaratish oʻrniga sozlash funksiyalari orqali bitta birlashtirilgan yangilash qonunidan foydalanishdir.

Umumiy koʻrinishda adaptiv parametr yangilanishi:

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

koʻrinishidadir. Bu yerda \(\hat{\theta}\) noaniq fizik parametrlar bahosini, \(\Gamma\) musbat aniqlangan adaptatsiya kuchaytirish matritsasini, \(\tau_n\) esa barcha backstepping bosqichlaridan tuzilgan birlashtirilgan sozlash funksiyasini ifodalaydi.

Tadqiqotchilar Lyapunov tahlilida umumiy funksiyaning hosilasini umumiy tarzda:

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

koʻrinishida oladi. Bu yerda \(z_k\) backstepping xato koordinatalarini, \(c_k>0\) esa loyihalash kuchaytirishlarini ifodalaydi. Ushbu tuzilma ideal matematik farazlar ostida xato oʻzgaruvchilarining yaqinlashishiga asos boʻladi.

Aktuator toʻyinishi barqarorlik xulosasini qanday cheklaydi?

Nazariy holat qayta aloqa loyihasi asimptotik barqarorlikni taʻminlasa-da, haqiqiy TRMS motor kirishlari ±2,5 V bilan cheklangan. Shu sababli maqola kuzatuvchi va boshqaruvchi birgalikda baholanganda natijani global barqarorlik sifatida emas, balki aktuator chegaralari va boshlangʻich shartlar bilan belgilangan tortilish sohasi ichidagi yarim-global asimptotik barqarorlik sifatida ifodalaydi.

Yuqori Kuchaytirishli Kuzatuvchi nima qiladi?

Yuqori Kuchaytirishli Kuzatuvchi faqat ikki encoder oʻlchaydigan \(\psi\) va \(\phi\) burchaklaridan foydalanib, olti holatli tizimning holat vektorini qayta tiklashga harakat qiladi. Tadqiqotdagi asosiy kuzatuvchi tuzilmasi:

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

koʻrinishidadir. Pitch kanali uchun yuqori kuchaytirish parametri \(\theta_1=2\), yaw kanali uchun \(\theta_2=1,5\) tanlangan. Tadqiqotchilar bu qiymatlarni tez yaqinlashish bilan encoder shovqinining kuchaytirilishi oʻrtasidagi muvozanatni taʻminlaydigan tarzda tajribaviy aniqlagan.

Kuzatuvchini bevosita tekshirish mumkin boʻlgan holatlar faqat sensor bilan ham oʻlchanadigan pitch va yaw burchaklaridir. 100 soniyalik real vaqt tajribasida kuzatuvchi bilan encoder orasidagi RMSE pitch uchun 0,0383 rad, yaw uchun 0,1304 rad sifatida hisoblangan. Etalon amplitudalar hisobga olinganda tadqiqotda ular taxminan %7,7 va %13 normallashtirilgan baholash xatosi sifatida qayd etilgan.

Kuzatuvchi boshida tizimning tinch holatiga oʻrnatilgani sababli oʻlchangan burchak kanallarida sezilarli boshlangʻich peaking sakrashi kuzatilmagan. Yaw kanalida, ayniqsa tezlik yoʻnalishi oʻzgaradigan joylarda kichik tebranishlar mavjud boʻlib, tadqiqotchilar buni encoder kvantlashuvi va mexanik tebranish bilan bogʻlaydi.

Biroq \(\hat{x}_2\), \(\hat{x}_3\), \(\hat{x}_5\) va \(\hat{x}_6\), yaʻni ikkita burchak tezligi va ikkita rotor momenti uchun fizik qurilmada mustaqil tezlik yoki moment sensori boʻlmagani sabab bevosita ground-truth taqqoslash bajarilmagan. Ushbu baholarning sifati boshqaruv konturining 100 soniya davomida chegaralangan va barqaror qolishi orqali faqat bilvosita qoʻllab-quvvatlanadi.

BSO va ABC nimani optimallashtiradi?

Meta-evristik boshqaruvchilar adaptiv sozlash funksiyalarining toʻgʻridan-toʻgʻri davomi emas. Bu ikki arxitekturada nominal backstepping tuzilmasi saqlanadi va fizik parametrlarni baholash oʻrniga backstepping loyihalash kuchaytirishlari onlayn ravishda optimallashtiriladi.

Har bir oʻq uchun qaror oʻzgaruvchisi uchta kuchaytirishdan iborat:

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

Yaw oʻqi uchun mos ravishda \(c_4,c_5,c_6\) qoʻllanadi. Optimallashtirish chegaralari har bir kanal uchun:

• birinchi kuchaytirish: 0,1–10,0,
• ikkinchi kuchaytirish: 0,1–5,0,
• uchinchi kuchaytirish: 0,01–1,0

deb belgilangan.

Har ikki algoritm bir xil maqsad funksiyasini minimallashtiradi:

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

va muntazamlashtirish koeffitsiyenti:

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

deb tanlangan. Birinchi had oniy trayektoriya xatosini kamaytirishga, ikkinchi had esa keragidan ortiq katta boshqaruv kuchaytirishlarini jazolashga qaratilgan.

Brain Storm Optimization qanday qoʻllangan?

BSO qoʻllanilishida 20 ta nomzod yechim toʻrtta klasterga ajratiladi. Algoritm klaster markazlari va nomzod kuchaytirish vektorlaridan foydalanib, ham mavjud yaxshi yechimlar atrofida qidiradi, ham klasterlar oʻrtasida yangi nomzodlar hosil qiladi. Klaster markazini almashtirish ehtimoli 0,20, bitta klasterni tanlash ehtimoli 0,80 va markazga asoslangan hosil qilish ehtimoli 0,40 sifatida berilgan.

BSOning onlayn qoʻllanilishidagi muhim real vaqt oʻzgarishi — maʻlumotga bogʻliq va davomiyligi noaniq sikllar oʻrniga kompilyatsiya vaqtida yuqori chegarasi maʻlum boʻlgan sikllardan foydalanilishidir. Shu tarzda har bir boshqaruv chaqirigʻidagi asosiy amallar sonini cheklash maqsad qilingan.

Artificial Bee Colony qanday qoʻllangan?

ABC arxitekturasida jami 20 ta nomzod yechim ishlatilgan; ular 10 employed bee va 10 onlooker bee tuzilmasida qayta ishlangan. Mavjud yechimlarni yaxshilaydigan employed va onlooker bosqichlaridan soʻng, 15 sikl davomida yaxshilanish koʻrsatmagan yechim scout bosqichida qayta tasodifiy boshlanadi.

Boshqaruv tizimi 1 kHz da ishlagani uchun 15 sikl taxminan 15 ms lik turgʻunlik oraligʻiga mos keladi. Tadqiqotda bu agressiv qayta boshlash xatti-harakati soniyalar miqyosida oʻzgaradigan aerodinamik ish sharoitlariga mos deb baholangan.

Real vaqtlilik daʻvosining chegarasi nima?

BSO va ABC har bir boshqaruv chaqirigʻida taxminan \(2\times10^3\) tartibidagi asosiy amal bilan cheklangani va barcha sikllar kompilyatsiya vaqtida belgilangan chekli takrorlanish soniga ega ekani koʻrsatiladi. Bu algoritmning tasodifiy tanlovlar sabab cheksiz yoki nazoratsiz uzunlikdagi chaqiruvga aylanishining oldini oladi.

Biroq tadqiqotchilar maqsad kompyuterdagi haqiqiy bajarilish vaqtlarining taqsimotini qayd etmagan va sertifikatlangan worst-case execution time (WCET) tahlilini bajarmagan. Shu sababli tadqiqotning “1 kHz real vaqtda qoʻllash mumkinligi” xulosasi strukturaviy cheklangan hisoblash yukiga va muvaffaqiyatli fizik ishlatishga tayanadi; u har qanday sharoitda 1 ms dan kam ishlashni isbotlaydigan sertifikatlangan vaqt oʻlchovi degani emas.

Nega simulyatsiyaning oʻzi yetarli boʻlmagan?

MATLAB/Simulink simulyatsiyalarida toʻrtta boshqaruvchining barchasi maqbul trayektoriya kuzatishini koʻrsatgan. Ayniqsa keyinchalik fizik tajribada beqarorlashgan anʻanaviy baseline boshqaruvchisi ideal simulyatsiyada muvaffaqiyatli koʻringan.

Fizik tizimda esa toʻrtta muhim farq mavjud: taxminan 0,00314 rad encoder kvantlashuvi, ±2,5 V aktuator toʻyinishi, sobit nominal parametrlar ifodalay olmaydigan real mexanik va aerodinamik oʻzgarishlar hamda maʻlumot yigʻish zanjiridagi kechikish/kvantlashuv taʻsirlari. Tadqiqotchilar shu sababli real vaqt tajribalarini ishning asosiy dalili sifatida baholaydi.

Haqiqiy fizik tajribada nima yuz berdi?

Etalon trayektoriyalar barcha arxitekturalar uchun bir xil saqlangan:

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

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

Anʻanaviy backstepping boshqaruvchisida yaw xatti-harakati taxminan 20. soniyadan keyin asta-sekin yomonlashgan, 42. soniyada 4 rad qiymatidan oshgan va mexanik shikastlanish xavfini oldini olish uchun tajriba toʻxtatilgan. Pitch RMSE ushbu tajriba oraligʻida 0,2571 rad, yaw RMSE esa 2,5624 rad sifatida hisoblangan.

Adaptiv sozlash funksiyalaridan foydalangan arxitektura har ikki oʻqda ham 100 soniyani yakunlagan. Pitch RMSE 0,1588 rad ga, yaw RMSE 0,2244 rad ga tushgan. Maqolada bular baseline ga nisbatan mos ravishda %38 va %91 RMSE kamayishi sifatida berilgan.

BSO ishlatilgan arxitekturada pitch RMSE 0,0821 rad, yaw RMSE 0,2291 rad; ABC ishlatilgan arxitekturada pitch RMSE 0,0822 rad, yaw RMSE 0,2255 rad oʻlchangan. Pitch oʻqida ikki meta-evristik algoritm deyarli bir xil natija bergan.

ITAE natijalari nimani koʻrsatadi?

RMSE ga qoʻshimcha ravishda Integral Time-weighted Absolute Error (ITAE) xatoning vaqt davomida saqlanishini kuchliroq jazolaydi. Tadqiqotning real vaqt tajriba natijalari quyidagicha:

Pitch ITAE boʻyicha eng past qiymat BSO da 343,72 rad·s, yaw ITAE boʻyicha eng past qiymat ABC da 1005,37 rad·s dir. Biroq baseline qiymatlari taxminan 42 soniyalik mavjud yozuv asosida, boshqa arxitekturalarning natijalari esa 100 soniya asosida hisoblangani uchun bu taqqoslashlarning vaqt oynalari bir xil emas.

Grafiklar nimani koʻrsatadi?

Real vaqt baseline grafigida yaw chiqishi etalon sinusdan asta-sekin uzoqlashgani va taxminan 42. soniyaga kelib 4 rad dan oshgani aniq koʻrinadi. Aksincha, adaptiv sozlash funksiyalari, BSO va ABC tajribalaridagi yaw egri chiziqlari 100 soniyalik sinov davomida etalon atrofida chegaralangan boʻlib qoladi.

BSO va ABC grafiklarida pitch chiqishi etalon sinusni adaptiv sozlash funksiyalari arxitekturasiga qaraganda yaqinroq kuzatishi koʻrinadi. Tadqiqotning miqdoriy RMSE natijalari ham ushbu vizual farqni tasdiqlaydi.

HGO uchun keltirilgan bevosita taqqoslash grafigida kuzatuvchi baholagan pitch va yaw burchaklari haqiqiy encoder oʻlchovlari ustiga joylashtirilgan. Pitch bahosi oʻlchangan signalni juda yaqindan kuzatsa, yaw kanalida ayniqsa yoʻnalish almashishlari atrofida sezilarliroq farq va tebranish koʻrinadi. Ushbu kuzatuv farqi sonli RMSE qiymatlarida ham aks etadi.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlaydigan xulosalar

• Taklif etilgan uchta kuzatuvchiga asoslangan boshqaruv arxitekturasi fizik TRMS da 1 kHz namuna olish tezligida 100 soniyalik trayektoriya kuzatuvini yakunlagan.
• Anʻanaviy baseline ayni fizik sharoitlarda yaw kanalida beqarorlashgan va taxminan 42 soniyada tajriba toʻxtatilgan.
• Adaptiv sozlash funksiyalari arxitekturasi sinovdan oʻtkazilgan tuzilma ichida eng past yaw RMSE qiymatini bergan.
• BSO va ABC arxitekturalari pitch oʻqida adaptiv sozlash funksiyalari yondashuvidan pastroq RMSE olgan.
• HGO ning pitch va yaw burchak baholari encoder oʻlchovlari bilan bevosita taqqoslangan va 100 soniya davomida chegaralangan baholash xatosini koʻrsatgan.
• BSO va ABC kod tuzilmasidagi sikllar chekli va kompilyatsiya vaqtida chegaralangan takrorlanish sonlariga aylantirilib, har bir boshqaruv chaqirigʻiga toʻgʻri keladigan hisoblash yuki strukturaviy ravishda cheklangan.

Tadqiqot qoʻllab-quvvatlamaydigan yoki bevosita isbotlamaydigan xulosalar

• Ushbu tadqiqot haqiqiy vertolyot yoki uchuvchisiz uchish apparatida parvoz muvaffaqiyatini koʻrsatmaydi; ishlatilgan tizim laboratoriya TRMS qurilmasidir.
• HGO ning burchak tezligi va rotor momenti baholari mustaqil ground-truth tezlik yoki moment sensorlari bilan bevosita tekshirilmagan.
• BSO yoki ABC ning barcha apparatlarda mutlaqo har doim 1 ms dan kam ishlashini koʻrsatadigan sertifikatlangan WCET oʻlchovi mavjud emas.
• BSO umuman ABC dan yoki ABC umuman BSO dan ustun degan xulosa chiqarib boʻlmaydi; ushbu tadqiqotda uch oʻlchovli kuchaytirish optimallashtirish muammosida ularning ishlashi deyarli bir xil.
• Natijalarni yuqori oʻlchamli yoki boshqa aerodinamik platformalarga tajribaviy tekshiruvsiz bevosita umumlashtirib boʻlmaydi.
• Tadqiqot haqiqiy parvoz muhitidagi shamol bezovtaliklari yoki keng koʻlamli atrof-muhit oʻzgarishlari ostida dala tekshiruvini taqdim etmaydi.

Tadqiqotning kuchli tomonlari

Tadqiqotning muhim kuchli tomoni bir xil HGO, bir xil etalon trayektoriyalar, bir xil namuna olish tezligi va bir xil fizik TRMS ostida toʻrtta turli backstepping arxitekturasining taqqoslanishidir. Shu tariqa simulyatsiya natijalaridan tashqariga chiqilib, fizik platformadagi boshqaruv muvaffaqiyati bevosita koʻrsatilgan.

Yana bir kuchli tomon — kuzatuvchining hech boʻlmaganda sensor bilan bevosita oʻlchanadigan ikki holat uchun alohida baholash tahlili orqali tekshirilganidir. Tadqiqotchilar oʻlchanmaydigan toʻrtta holat uchun bevosita tekshiruv qilib boʻlmasligini ham ochiq koʻrsatgan.

Tadqiqot BSO va ABC uchun real vaqt kodlash muammosini faqat algoritmik ishlash nuqtayi nazaridan emas, balki boshqaruv siklining chekli hisoblash yuki nuqtayi nazaridan ham koʻrib chiqadi. Maʻlumotga bogʻliq sikllarni bounded sikllarga aylantirish ayniqsa 1 kHz ichki qoʻllash uchun muhimdir.

Asosiy cheklovlar

• Baseline tajribasi 42 soniyada toʻxtatilgani sabab toʻrtta arxitekturaning ishlash koʻrsatkichlari butunlay bir xil vaqt oynasidan olinmagan.
• HGO ning toʻrtta oʻlchanmaydigan holatiga oid mustaqil sensor tekshiruvi mavjud emas.
• BSO va ABC uchun sertifikatlangan maqsad-apparat WCET tahlili bajarilmagan.
• BSO va ABC giperparametrlari uchun keng qamrovli sezgirlik tahlili berilmagan.
• Tajribalar bitta TRMS laboratoriya platformasiga asoslangan.
• Adaptiv sozlash funksiyalari bilan meta-evristik kuchaytirish optimallashtirishini bir xil birlashtirilgan boshqaruvchida qoʻllash kelajakdagi ish sifatida qoldirilgan.

Tadqiqot usuli va topilmalari

Tajriba va hisoblash infratuzilmasi

Taqqoslangan toʻrtta boshqaruv arxitekturasi

1. Anʻanaviy adaptiv boʻlmagan backstepping baseline.
2. HGO bilan adaptiv backstepping va tuning functions.
3. HGO bilan BSO tomonidan onlayn kuchaytirish sozlangan backstepping.
4. HGO bilan ABC tomonidan onlayn kuchaytirish sozlangan backstepping.

Barcha arxitekturalar bir xil fizik platformada, bir xil HGO tuzilmasi, bir xil etalon trayektoriyalar, bir xil 1 kHz namuna olish tezligi va bir xil boshlangʻich sharoitlarda baholangan.

Real vaqt ishlash natijalari

Pitch RMSE boʻyicha BSO 0,0821 rad bilan eng past qiymatni bergan; ABC ning 0,0822 rad natijasi amalda juda yaqin. Yaw RMSE boʻyicha eng past qiymat 0,2244 rad bilan adaptiv sozlash funksiyalari arxitekturasida. ITAE boʻyicha pitch uchun BSO, yaw uchun ABC eng past qiymatni bergan.

Maqolada baseline ga nisbatan qayd etilgan yaxshilanishlar

Ushbu foizlar tadqiqotning oʻz 5-jadvali natijalaridir. Baseline tajribasi 42 soniyada toʻxtatilgani sabab baseline RMSE va ITAE qiymatlarining boshqa arxitekturalarning 100 soniyalik metrikalari bilan bir xil baholash oynasiga ega emasligi hisobga olinishi kerak.

HGO tekshiruv natijalari

Burchak tezligi va rotor momenti baholari uchun mustaqil etalon sensor boʻlmagani sabab bu toʻrtta holatning tekshiruvi bevosita emas. Tadqiqotchilar mazkur baholarda jiddiy peaking yoki cheksiz shovqin kuchayishi boʻlganida backstepping boshqaruvchisi 2,5 V aktuator toʻyinishi tomon surilib beqarorlashishi kutilishini; 100 soniyalik barqaror ishlash sabab ushbu holatlar baholarining sifati bilvosita qoʻllab-quvvatlanishini taʻkidlaydi.

BSO parametrlari

ABC parametrlari

Ilmiy talqin

Tadqiqotning oʻz talqiniga koʻra tuning functions va meta-evristik optimallashtirish ayni muammoni hal qilmaydi. Tuning functions adaptiv backstepping tuzilmasidagi ortiqcha parametrlashtirishni bartaraf etishga qaratilgan strukturaviy barqarorlik mexanizmidir. BSO va ABC esa boshqaruvning loyihalash kuchaytirishlarini ishlash vaqtida optimallashtirib, kuzatish aniqligini rivojlantiradi.

Bu farq tajriba natijalarida ham koʻrinadi: tuning functions yaw beqarorligini bartaraf etgan va eng past yaw RMSE qiymatini taʻminlagan; BSO va ABC esa pitch xatosini taxminan yana yarmiga kamaytirib, 0,082 rad darajasiga tushirgan. Tadqiqotchilar ushbu ikki mexanizm bir-biriga raqib emas, koʻproq bir-birini toʻldiruvchi ekanini va kelajakda bir xil boshqaruvchida birlashtirishni oʻrganish kerakligini taʻkidlaydi.

Manba va usul haqida izoh

Tadqiqotning toʻliq asl nomi: High-Gain Observer-Based Backstepping Control for Real-Time Trajectory Tracking of a Twin Rotor MIMO System: Adaptive Tuning Functions Versus Metaheuristic Gain Optimization

Mualliflar, asl tartibda: Abderrahmane Kacimi; Mohamed Mostefaoui; Azeddine Beloufa; Souaad Tahraoui; Abdelbasset Azzouz; Jun-Jiat Tiang; Mehdi Houari Zaid.

Teng birinchi/teng hissa: Manbada teng birinchi muallif yoki teng hissa belgisi koʻrsatilmagan.

Masʻul muallif: Jun-Jiat Tiang.

Muassasalar:

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

Manba turi: Taqrizdan oʻtgan tadqiqot maqolasi.

Jurnal: Actuators.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Jild / son / maqola raqami: 15 / 8 / 411.

DOI: 10.3390/act15080411

Rasmiy nashr havolasi:https://doi.org/10.3390/act15080411

Nashr jarayoni: 12 Iyun 2026 da qabul qilingan, 15 Iyul 2026 da qayta koʻrib chiqilgan, 22 Iyul 2026 da qabul qilingan va 27 Iyul 2026 da nashr etilgan.

Taqriz holati: Jurnalda qabul qilinib nashr etilgan taqrizli tadqiqot maqolasi.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY) ochiq kirish litsenziyasi.

Moliyalashtirish: Maqolani qayta ishlash toʻlovi (APC) Multimedia University, Malaysia tomonidan qoplangani koʻrsatilgan.

Maʻlumotlarga kirish: Tadqiqotda taqdim etilgan maʻlumotlarni masʻul muallifdan soʻrov asosida olish mumkinligi bildirilgan.

Manfaatlar toʻqnashuvi: Mualliflar manfaatlar toʻqnashuvi yoʻqligini bildirgan.

Muallif hissalari: Konseptuallashtirish A.K., A.B. va J.-J.T.; usul A.K., A.B. va S.T.; dasturiy taʻminot A.K. va M.H.Z.; tekshirish A.K., A.B. va M.M.; formal tahlil A.K., S.T., M.M., A.A. va M.H.Z.; tadqiqot A.K., M.M., S.T. va A.A.; resurslar A.B., A.A. va J.-J.T.; maʻlumotlarni kuratsiya qilish A.K. va M.H.Z.; dastlabki qoralama A.K.; koʻrib chiqish va tahrirlash A.K., A.B., S.T., A.A., J.-J.T. va M.H.Z.; vizualizatsiya A.K., S.T. va M.M.; rahbarlik A.B. va J.-J.T.; loyiha boshqaruvi A.B. va J.-J.T.; moliyalashtirishni taʻminlash J.-J.T. sifatida bildirilgan.

Ilmiy mazmun chegarasi: Ushbu Verianla mazmunidagi tajriba natijalari, sonli qiymatlar, boshqaruv tuzilmalari, model parametrlari va ilmiy talqinlar koʻrib chiqilgan tadqiqotga asoslanadi. Tashqi bibliografik tekshiruv faqat nashr identifikatsiyasini tasdiqlash uchun ishlatilgan; asosiy ilmiy mazmunga tashqi manbalardan yangi tajribaviy topilma qoʻshilmagan.

Metodologik cheklov: HGO ning pitch va yaw burchak baholari encoder oʻlchovlari bilan bevosita tekshirilgan; burchak tezligi va rotor momenti baholari uchun mustaqil etalon sensor boʻlmagani sabab ular faqat yopiq kontur 100 soniya davomida chegaralangan va barqaror ishlashi bilan bilvosita qoʻllab-quvvatlanadi. Bundan tashqari, BSO va ABC qoʻllanilishida amallar soni strukturaviy ravishda cheklangani koʻrsatilgan boʻlsa-da, maqsad apparatda sertifikatlangan worst-case execution time oʻlchovi bajarilmagan. Anʻanaviy baseline tajribasi taxminan 42 soniyada toʻxtatilgani sabab baseline ishlash koʻrsatkichlarining vaqt oynasi boshqa 100 soniyalik tajribalardan farq qiladi.