Ushbu tadqiqot vertolyotlar va vertikal uchib-qo‘nadigan havo vositalarining ayrim nochiziqli boshqaruv muammolarini laboratoriya sharoitida ifodalash uchun ishlatiladigan Twin-Rotor Multi-Input Multi-Output System (TRMS) tizimida uch xil boshqaruv yondashuvini taqqoslaydi. TRMS ning asosiy va dum rotorlarining aerodinamik o‘zaro ta’siri sabab pitch va yaw harakatlari mustaqil emas; ishqalanish, kabel tarangligi, aerodinamik buzilishlar va haqiqiy tizimning matematik modelga to‘liq mos kelmasligi boshqaruv muammosini yanada murakkablashtiradi.

Tadqiqotchilar avval an’anaviy, modelga asoslangan Backstepping boshqaruvini tayanch yondashuv sifatida qo‘llagan. Xuddi shu boshqaruvchi ideal matematik simulyatsiyada nihoyatda kichik kuzatuv xatosi bergan bo‘lsa-da, fizik TRMS qurilmasida ayniqsa yaw o‘qida beqaror bo‘lib qolgan. Eksperimental yaw RMSE qiymati 2.5624 rad ga yetgan va yaw harakatida ortib boruvchi tebranishlar kuzatilgan. Bu natija tadqiqot markazidagi “model–haqiqiy tizim farqi” muammosini bevosita ko‘rsatadi.

Ushbu muvaffaqiyatsizlikni bartaraf etish uchun ikki yondashuv taqqoslangan. Birinchisida Backstepping gainlari real vaqt rejimida ishlashi uchun qayta tashkil etilgan Rate-Constrained Sequential Quantum Black Hole Optimization (RS-QBHO) algoritmi yordamida onlayn sozlanadi. Ikkinchisida esa Backstepping tuzilmasiga Sliding Mode Control hadi qo‘shilib, Hybrid Backstepping–Sliding Mode Control (BSMC) yaratilgan. RS-QBHO fizik tizimda barqarorlikni tiklagan; pitch va yaw RMSE qiymatlarini mos ravishda 0.0799 rad va 0.2305 rad ga tushirgan. Hybrid BSMC esa ayni eksperimental taqqoslashda 0.0682 rad pitch RMSE va 0.1858 rad yaw RMSE bilan pastroq kuzatuv xatosiga erishgan.

Muhim jihat shuki, Hybrid BSMC simulyatsiyada an’anaviy Backstepping dan yaxshiroq ko‘rinmaydi. Ideal model ishlatilganda ikki usul bir xil RMSE va ITAE qiymatlarini beradi. Tadqiqotchilar fikricha, buning sababi modellashmagan buzuvchi bo‘lmaganda Sliding Mode hadi faollashmasligi va gibrid boshqaruvchi nominal sharoitda tabiiy ravishda Backstepping xulqiga yaqinlashishidir. Haqiqiy apparat ishga tushganda esa modellashmagan aerodinamik ta’sirlar Sliding Mode komponenti beradigan strukturaviy buzuvchi bostirish imkoniyatini namoyon qilgan.

RS-QBHO yondashuvi ham muhim natija bergan: boshqaruv arxitekturasini o‘zgartirmasdan, faqat gainlarni real vaqt rejimida moslashtirib beqaror fizik tizimni barqarorlashtira olgan. Buning evaziga algoritm dastlabki taxminan 10 soniya davomida turli nomzod gainlarni sinaydigan stoxastik qidiruv bosqichiga kiradi va bu davr umumiy xato mezonini oshiradi. Hybrid BSMC da shunga o‘xshash o‘rganish/qidiruv jarayoniga ehtiyoj bo‘lmagani uchun tezkor modellashmagan aerodinamik o‘zgarishlarga to‘g‘ridan-to‘g‘riroq javob berilgan.

Shu bilan birga, tadqiqot haqiqiy havo vositasining parvoz sinovi emas. Ishlatilgan TRMS fizik laboratoriya qurilmasidir va tajribalar barqaror tashqi muhit sharoitida o‘tkazilgan. Tadqiqotchilar vaqt bo‘yicha o‘zgaruvchi parametrik buzilishlar va strukturaviy tashqi buzuvchilar kelajakda alohida sinovdan o‘tkazilishi kerakligini aniq qayd etadi.

Turkiya nuqtai nazaridan baholash: Natijalar Turkiyadagi boshqaruv, mexatronika, aviatsiya va uchuvchisiz havo vositalari tadqiqot laboratoriyalari uchun simulyatsiyada muvaffaqiyatli ko‘ringan boshqaruv qonuni fizik tizimga ko‘chirilganda model nomuvofiqligi tufayli ishlamay qolishi mumkinligini ko‘rsatadigan qimmatli eksperimental misol bo‘lishi mumkin. Biroq TRMS dagi RMSE qiymatlarini haqiqiy vertolyot, UAV yoki VTOL platformasiga bevosita ko‘chirish mumkin emas. Turkiyada haqiqiy parvozga yo‘naltirilgan qo‘llash uchun aerodinamik model, aktuator cheklovlari, sensor shovqini, tashqi buzuvchilar, haqiqiy parvoz konverti va xavfsizlik shartlari alohida tekshirilishi kerak.

Nega TRMS murakkab boshqaruv muammosi?

Twin-Rotor MIMO System ikki parrakli va ikkita asosiy aylanish o‘qiga ega fizik laboratoriya tizimidir. Asosiy rotor asosan vertikal tekislikdagi pitch harakatini, dum rotori esa gorizontal tekislikdagi yaw harakatini boshqaradi. Biroq ikki rotor mustaqil emas. Bir rotor hosil qiladigan aerodinamik kuch yoki reaktiv moment boshqa o‘q xulqini o‘zgartirishi mumkin.

Shu sabab tizim Multi-Input Multi-Output, ya’ni ko‘p kirishli–ko‘p chiqishlidir. Ikki motor kuchlanishi tizim kirishlarini hosil qiladi, pitch va yaw holatlari esa asosiy boshqaruv chiqishlaridir. Tizim, shuningdek, kuchli nochiziqlilik, aerodinamik o‘zaro bog‘lanish, giroskopik ta’sirlar va nochiziqli ishqalanishni o‘z ichiga oladi.

Tadqiqotda ishlatilgan holat vektori:

\[ x= [x_1,x_2,x_3,x_4,x_5,x_6]^T = [\psi,\dot{\psi},\tau_1,\phi,\dot{\phi},\tau_2]^T \]

ko‘rinishidadir.

• \(x_1=\psi\): pitch burchagi,
• \(x_2=\dot{\psi}\): pitch burchak tezligi,
• \(x_3=\tau_1\): asosiy rotor aerodinamik momenti,
• \(x_4=\phi\): yaw burchagi,
• \(x_5=\dot{\phi}\): yaw burchak tezligi,
• \(x_6=\tau_2\): dum rotor aerodinamik momentidir.

Boshqaruv kirishlari:

\[ u=[U_1,U_2]^T \]

bo‘lib, ular asosiy va dum rotor motorlariga beriladigan DC kuchlanishlardir.

Nega model–haqiqiy tizim farqi muhim?

Backstepping kabi modelga asoslangan nochiziqli boshqaruv usullarida boshqaruvchi tizim dinamikasidagi muayyan hadlarni matematik tarzda muvozanatlashtirish yoki bekor qilishga urinadi. Model to‘g‘ri bo‘lsa, bu yondashuv juda kuchli. Ammo fizik tizimda modelga kiritilmagan ishqalanish, aerodinamik qarshilik, yuqori chastotali turbulentlik, mexanik kabel tarangligi yoki parametr og‘ishi bo‘lsa, bekor qilish jarayoni mukammal bajarilmaydi.

Tadqiqotning simulyatsiya–apparat taqqoslashi buni aniq ko‘rsatadi. An’anaviy Backstepping ideal modelda pitch va yaw o‘qlarining ikkalasida ham barqaror va aniq ishlagan bo‘lsa, haqiqiy TRMS da yaw o‘qi kuchayib boruvchi tebranishlarga kirgan.

An’anaviy Backstepping qanday ishlatilgan?

TRMS boshqaruv loyihasida pitch va yaw bo‘yicha ikki quyi tizimga ajratilgan. Aerodinamik o‘zaro bog‘lanish hadlari tashqi chegaralangan buzuvchilar sifatida ko‘rilgan. Backstepping yondashuvi kuzatuv xatosini bosqichma-bosqich belgilaydi va har bir bosqichda virtual boshqaruv o‘zgaruvchisini hosil qilib, Lyapunov funksiyasi hosilasini manfiy qilishga intiladi.

Pitch o‘qi uchun dastlabki xato:

\[ z_1=x_1-x_{1d} \]

deb aniqlanadi. Birinchi virtual boshqaruv:

\[ \alpha_1=-c_1z_1+\dot{x}_{1d} \]

ko‘rinishidadir. Birinchi Lyapunov nomzodi:

\[ V_1=\frac{1}{2}z_1^2 \]

tanlanib, xato dinamikasining nolga yaqinlashishi maqsad qilinadi. Keyin \(z_2\) va \(z_3\) kabi qo‘shimcha xato o‘zgaruvchilari belgilanadi va boshqaruv qonuni haqiqiy motor kuchlanishigacha orqaga qarab hosil qilinadi.

Yaw o‘qida ham xuddi shu tuzilma \(z_4\), \(z_5\) va \(z_6\) xato o‘zgaruvchilari orqali quriladi.

Hybrid BSMC nima qo‘shadi?

Hybrid Backstepping–Sliding Mode Control yondashuvi Backstepping ning modelga asoslangan tuzilmasini saqlab, oxirgi bosqichda Sliding Mode reaching hadini qo‘shadi. Pitch uchun sirpanish sirt:

\[ S_1=z_3 \]

deb tanlangan va manbada reaching law:

\[ \dot{S}_1=-k_{s1}\operatorname{sign}(\varepsilon S_1)-c_3S_1 \]

ko‘rinishida berilgan.

Yaw uchun ham:

\[ S_2=z_6 \]

va:

\[ \dot{S}_2=-k_{s2}\operatorname{sign}(\varepsilon S_2)-c_6S_2 \]

ishlatilgan.

Bu hadning maqsadi model tomonidan to‘liq ifodalanmaydigan aerodinamik buzuvchilar paydo bo‘lganda tizimni sirpanish sirtiga majburlab, kuzatuv xatosini cheklashdir. Lyapunov hosilasida pitch o‘qi uchun:

\[ \dot{V}_3= -c_1z_1^2-c_2z_2^2-c_3S_1^2 -S_1k_{s1}\operatorname{sign}(\varepsilon S_1) \]

va yaw o‘qi uchun shunga o‘xshash manfiy hadlar olinadi.

Manbadagi sign(εS) muammosi

Bu yerda manba matnini ehtiyotkorlik bilan ajratish kerak bo‘lgan nuqta mavjud. Maqola fizik tajriba muhokamasida kichik \(\varepsilon\) qiymati signum funksiyasining ideal uzilishli xulqini yumshatib, chegara qatlamini yaratishi va chattering ni kamaytirishini aytadi.

Ammo chop etilgan matematik ifoda bevosita \(\operatorname{sign}(\varepsilon S)\) ko‘rinishidadir. \(\varepsilon>0\) bo‘lganda:

\[ \operatorname{sign}(\varepsilon S)=\operatorname{sign}(S) \]

bo‘lgani uchun argumentni faqat musbat doimiyga ko‘paytirish signum funksiyasini uzluksiz qilmaydi. Manba fizik amalga oshirishda saturation, tanh yoki boshqa uzluksiz chegara qatlami funksiyasi ishlatilganmi yoki yo‘qmi, buni aniq ko‘rsatmaydi. Shu sabab tajribada kuzatilgan past mexanik tebranish natija sifatida berilishi mumkin; biroq chop etilgan tenglamadan “ε matematik jihatdan sign funksiyasini yumshatadi” degan xulosani bevosita chiqarib bo‘lmaydi.

RS-QBHO nima?

Ikkinchi yechim boshqaruv qonunining tuzilmasini o‘zgartirish o‘rniga Backstepping gainlarini onlayn sozlaydi. Tadqiqotchilar buning uchun Quantum Black Hole Optimization yondashuvini real vaqt fizik boshqaruviga moslashtirib, Rate-Constrained Sequential QBHO deb atalgan tuzilmani taklif qilgan.

Standart populyatsiyaga asoslangan metaevristik optimallashtirishda ko‘p sonli nomzodlar bir iteratsiyada baholanishi kerak. Fizik TRMS esa 10 ms, ya’ni 100 Hz boshqaruv siklida ishlaydi. Shu sabab tadqiqotchilar butun populyatsiyani bir paytda baholash o‘rniga nomzodlarni vaqt bo‘yicha tarqatgan.

Nega pitch va yaw alohida optimallashtiriladi?

Oltita gainni bir paytda optimallashtirish o‘rniga muammo ikkita uch o‘lchovli quyi muammoga ajratilgan:

\[ \Theta_\psi=[k_1,k_2,k_3]^T \]

pitch uchun va:

\[ \Theta_\phi=[k_4,k_5,k_6]^T \]

yaw uchun ishlatiladi.

Ikki RS-QBHO nusxasi parallel ishlaydi. Har biri tegishli o‘qning kuzatuv xatosi asosida o‘z gainlarini optimallashtiradi.

RS-QBHO ning real vaqt ishlash mantiqi

Har bir optimizer N=30 zarrachadan iborat populyatsiyani ishlatadi. Har bir nomzod gain to‘plami 50 namuna, ya’ni 0,5 soniya davomida sinovdan o‘tkaziladi. Performance mezoni vaqt bilan og‘irliklangan mutlaq xato integrali bo‘lgan ITAE dir:

\[ J_{\text{perf}} = \int_{t_0}^{t_0+T_w} \tau |e_{\text{sub}}(\tau)|\,d\tau \]

Bu yerda quyi tizim pitch yoki yaw bo‘lishi mumkin.

Algoritmda ikki ish bosqichi mavjud:

1. Exploration/Test: Nomzod zarrachaning gainlari fizik tizimda sinaladi.
2. Exploitation/Settle: Tizim hozirgi eng yaxshi “Black Hole” gainlariga qaytariladi va keyingi nomzoddan oldin barqarorlashishiga ruxsat beriladi.

Gainlarning keskin o‘zgarishi qanday oldi olinadi?

Fizik rotorlar keskin gain o‘zgarishidan zarar ko‘rmasligi uchun birinchi tartibli o‘tish filtri ishlatiladi:

\[ \Theta(k)= \Theta(k-1)+ \lambda[\Theta_{\text{target}}-\Theta(k-1)] \]

Tadqiqotda:

\[ \lambda=0.1 \]

tanlangan. Tadqiqotchilar kichikroq qiymatlar o‘tishni sekinlashtirishi, kattaroq qiymatlar esa gain jitter xavfini oshirishini qayd etadi.

Fitness funksiyasida katta parametr sakrashlari ham jazolanadi:

\[ f_i= -\left( J_{\text{perf}}+ \beta\|\Theta_i-\Theta_{\text{prev}}\|^2 \right) \]

va:

\[ \beta=0.01 \]

ishlatilgan. Manbada \(\beta\) uchun 0.005–0.05 oralig‘i fizik tizimda barqaror xulq bergani aytiladi.

“Black Hole” yangilanishi qanday bajariladi?

Sinovdan o‘tkazilgan zarracha joriy eng yaxshi yechimdan muvaffaqiyatliroq bo‘lsa, yangi global eng yaxshi yechim deb qabul qilinadi. Boshqa zarrachalar:

\[ X_j(t+1)= X_j(t)+ \rho[X_{BH}(t)-X_j(t)] \]

kvant tortish qoidasi orqali Black Hole holatiga qarab yangilanadi. \(\rho\) stoxastik kvant noaniqligini ifodalaydi.

Simulyatsiya sozlamalari

Uch boshqaruv strategiyasi dastlab MATLAB/Simulink R2014a muhitida baholangan. O‘zgarmas qadamli ode1 (Euler) yechuvchisi ishlatilgan va simulyatsiya namuna olish vaqti:

\[ T_s=1\ \text{ms} \]

deb belgilangan. Har bir tajriba 100 soniya davom etgan, bir xil sinusoidal pitch va yaw referenslari qo‘llangan va motor kuchlanishlari fizik TRMS ga mos ravishda ±2,5 V bilan cheklangan.

Ideal modeldagi natijalar

Ideal sharoitda Conventional Backstepping va Hybrid BSMC mutlaqo bir xil performance qiymatlarini bergan. Tadqiqotchilar buni Hybrid BSMC ning muhim dizayn xususiyati sifatida talqin qiladi: model xatosi bo‘lmaganda Sliding Mode buzuvchi bostirish hadining qo‘shimcha aralashuviga ehtiyoj qolmaydi va gibrid boshqaruvchi nominal Backstepping xulqiga yaqinlashadi.

RS-QBHO esa mukammal model sharoitida biroz yuqoriroq xato bergan. Buning sababi metaevristik algoritm gain fazosida qidiruv olib borishi, nominal Backstepping esa aynan ishlatilayotgan model asosida hosil qilinganidir.

Nega haqiqiy apparat boshqacha ishladi?

Fizik TRMS qurilmasida nochiziqli ishqalanish, mexanik kabel ta’sirlari va yuqori chastotali aerodinamik o‘zgarishlar kabi ideal simulyatsiyada bo‘lmagan omillar paydo bo‘lgan. Natijada matematik model bilan haqiqiy tizim o‘rtasida boshqaruvchi kompensatsiya qilishi kerak bo‘lgan farq yuzaga kelgan.

An’anaviy Backstepping pitch o‘qida cheklangan kuzatuv xulqini ko‘rsatgan, biroq yaw o‘qida barqaror qololmagan. Yaw burchagi tobora kattalashib boruvchi tebranishlarga kirgan va eksperimental yaw RMSE qiymati 2.5624 rad deb qayd etilgan.

RS-QBHO fizik tizimni qanday barqarorlashtirdi?

Onlayn optimizer turli gain to‘plamlarini sinab, haqiqiy tizimdagi model nomuvofiqligini gain sozlamasi orqali kompensatsiya qilgan. Dastlabki taxminan 10 soniya davomida gainlarda zich stoxastik o‘zgarishlar kuzatilgan, keyin parametrlar torroq sohaga yaqinlashgan.

Xususan, \(k_1\) va \(k_4\) gainlarining oldindan belgilangan 5.0 yuqori chegaraga yetishi algoritm kuzatuv xatosini kamaytirish uchun ruxsat etilgan maksimal loop gainni tanlagani sifatida talqin qilingan.

Natijada fizik tizim pitch va yaw o‘qlarining ikkalasida ham barqarorlashtirilgan.

Nega Hybrid BSMC pastroq RMSE berdi?

RS-QBHO yangi mos gainlarni topish uchun vaqt davomida nomzodlarni sinashi kerak. Hybrid BSMC esa modellashmagan buzuvchini gain qidiruv jarayonisiz boshqaruv qonunining strukturaviy Sliding Mode hadi orqali bostirishni maqsad qiladi.

Eksperimental natijalarda bu farq ayniqsa yaw o‘qida yaqqol. Asosiy rotorning dum o‘qiga keltiradigan modellashmagan reaktiv ta’sirlari qarshisida BSMC pastroq kuzatuv xatosini bergan.

Tadqiqotning eng muhim natijasi nima?

Tadqiqot “simulyatsiyada qaysi boshqaruvchi eng yaxshi?” degan savoldan muhimroq nuqtani ko‘rsatadi. Ideal modelda Conventional Backstepping va Hybrid BSMC bir xil natija bersa-da, fizik apparatda ularning xulqi keskin farqlangan. Demak, faqat nominal simulyatsiyadagi muvaffaqiyat modellashmagan fizik dinamika qarshisida robustlikni kafolatlamaydi.

Tadqiqotda ikkala yechim yondashuvi ham fizik tizimni barqarorlashtirgan:

• RS-QBHO: boshqaruv parametrlarini onlayn o‘rganish/optimallashtirish orqali model nomuvofiqligiga moslashadi.
• Hybrid BSMC: boshqaruv qonuniga bevosita robust buzuvchi bostirish tuzilmasini qo‘shadi.

Manba tadqiqotning fizik TRMS natijalarida ikkinchi yondashuv pastroq pitch va yaw RMSE qiymatlarini bergan.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Fizik HIL tajriba qurilmasi

Boshqaruv algoritmlari Simulink Desktop Real-Time kernel da ishlatilgan. Fizik boshqaruv siklining namuna olish chastotasi:

\[ f_s=100\ \text{Hz} \]

va namuna olish vaqti:

\[ T_s=0.01\ \text{s} \]

deb berilgan.

Kompyuter va TRMS o‘rtasida Advantech PCI-1711 ma’lumot yig‘ish kartasi ishlatilgan. Kartaning 12 bit DAC kanallari motor kuchlanishlarini hosil qilgan, quadrature optik encoder impulslari esa tizim holatini o‘lchash uchun ishlatilgan. Encoder aniqligi 2000 pulse/revolution deb ko‘rsatilgan.

Fizik motorlarni himoya qilish uchun barcha boshqaruv buyruqlari:

\[ -2.5\ \text{V}\le U_1,U_2\le +2.5\ \text{V} \]

oralig‘ida cheklangan.

Real vaqt tajriba natijalari

Muhim jadval izohi: Manba maqola Hybrid BSMC qatoridagi to‘rtta performance qiymatini qalin qilib, usul “barcha qayd etilgan performance metrikalarida eng past” ekanini aytadi. Biroq pitch ITAE ustunidagi raqamlar bunga mos kelmaydi: Conventional Backstepping uchun 1990.24 rad·s, Hybrid BSMC uchun 2733.71 rad·s berilgan. Shu sabab manba jadvalidagi raqamlarga ko‘ra Hybrid BSMC pitch ITAE bo‘yicha eng past emas. Ushbu ziddiyat bu yerda tuzatmasdan ochiq saqlangan.

Bundan tashqari, baseline tajriba grafigi beqarorlik sabab taxminan 40 soniyalik vaqt oralig‘ini ko‘rsatadi, taklif etilgan boshqaruvchilar tajribalari esa 100 soniyalik grafiklar bilan berilgan. ITAE vaqt bo‘yicha yig‘iladigan o‘lchov bo‘lgani uchun manba 3-jadval hisobida turli tajriba davomiyliklari qanday ko‘rib chiqilgani aniq emas. Shu sabab ayniqsa ITAE qiymatlarini talqin qilishda bu metodologik noaniqlik hisobga olinishi kerak.

Conventional Backstepping natijasi

Fizik tajribada pitch RMSE 0.2571 rad bo‘lgan, yaw RMSE esa 2.5624 rad ga ko‘tarilgan. Yaw grafigida referens sinusoidal harakat kuzatilmagan va kuchayib boruvchi tebranishlar paydo bo‘lgan. Tadqiqotchilar bu xulqni nominal modelda bo‘lmagan aerodinamik qarshilik va ishqalanish ta’sirlari Backstepping ning modelga asoslangan bekor qilish mexanizmini buzishi bilan izohlaydi.

Online RS-QBHO natijasi

RS-QBHO fizik tizim barqarorligini qayta tiklagan. Pitch RMSE 0.0799 rad, yaw RMSE esa 0.2305 rad deb berilgan.

Dastlabki taxminan 10 soniyada optimizer turli gain nomzodlarini sinagani sabab aniq exploration o‘tishlari kuzatiladi. Tadqiqotchilar yuqori ITAE ning katta qismini ushbu dastlabki qidiruv xarajatiga bog‘laydi.

Hybrid BSMC natijasi

Hybrid BSMC fizik tajribada pitch uchun 0.0682 rad, yaw uchun 0.1858 rad RMSE olgan. Bu qiymatlar manba 3-jadvalida uch usul ichida eng past RMSE natijalaridir.

Yaw ITAE qiymati ham 8624.69 rad·s bilan RS-QBHO ning 10,268.60 rad·s va beqaror baseline ning 21,281.99 rad·s qiymatidan past.

Simulyatsiya va fizik tajriba o‘rtasidagi asosiy farq

Manbadagi model tenglamasi nomuvofiqligi

To‘liq TRMS modeli va boshqaruv hosilasida ishlatilgan ajratilgan modellar o‘rtasida ochiq matematik farq ham mavjud. To‘liq modelda pitch o‘qidagi ishqalanish hadi:

\[ -B_{2\psi}\operatorname{sgn}(x_2) \]

va yaw o‘qida:

\[ -B_{2\phi}\operatorname{sgn}(x_5) \]

ko‘rinishida yozilgan. Bunga qarshi Hybrid BSMC hosilasida ishlatilgan ajratilgan quyi tizimlarda mos hadlar:

\[ -B_{2\psi}x_1 \]

va:

\[ -B_{2\phi}x_4 \]

ko‘rinishida berilgan. Manba tadqiqot bu o‘zgarish qayta modellash, yaqinlashtirish yoki yozuv xatosimi, buni tushuntirmaydi. Shu sabab bu yerda tenglamalardan biri ikkinchisiga nisbatan yashirincha “to‘g‘ri” deb olinmagan.

RS-QBHO uchun tasdiqlash chegarasi

Tadqiqot xulosasi taklif etilgan ikkala yondashuv ham Lyapunov tahlili bilan formal tarzda tasdiqlanganini aytadi. Biroq batafsil bo‘limlarda Hybrid BSMC uchun aniq Lyapunov funksiyalari va manfiy hosila shartlari berilgani holda RS-QBHO uchun shunga o‘xshash yopiq kontur adaptiv barqarorlik hosilasi ko‘rsatilmagan. RS-QBHO bo‘limi algoritm, fitness, rate constraint va eksperimental barqarorlikka qurilgan.

Shu sabab tadqiqot bergan kuchli eksperimental RS-QBHO natijasi bilan mustaqil formal adaptiv barqarorlik isboti bir xil narsa sifatida baholanmasligi kerak.

Tadqiqot nimani qo‘llab-quvvatlaydi?

• Ideal modelda muvaffaqiyatli bo‘lgan an’anaviy Backstepping fizik TRMS da modellashmagan dinamika sabab muvaffaqiyatsiz bo‘lishi mumkinligini eksperimental ko‘rsatadi.
• Onlayn RS-QBHO gain sozlashi beqarorlashgan fizik TRMS ni barqarorlashtira olishini ko‘rsatadi.
• Hybrid BSMC ayni fizik tajriba muhitida pitch va yaw RMSE bo‘yicha uch yondashuv ichida eng past qiymatlarni berishini ko‘rsatadi.
• Sliding Mode ga asoslangan strukturaviy robustlik tezkor modellashmagan aerodinamik ta’sirlar qarshisida onlayn metaevristik qidiruvdan pastroq RMSE bera olishini ko‘rsatadi.
• Simulyatsiya performance ning o‘zi haqiqiy apparat robustligining isboti emasligini ko‘rsatuvchi bevosita laboratoriya taqqoslashini taqdim etadi.

Tadqiqot nimani isbotlamaydi?

• Hybrid BSMC barcha MIMO tizimlar yoki barcha havo vositalarida eng yaxshi boshqaruv usuli ekanini isbotlamaydi.
• Natijalar haqiqiy vertolyot, UAV yoki VTOL parvoz sinovi emas.
• Boshqaruvchilar vaqt bo‘yicha o‘zgaruvchi parametrik noaniqliklar va kuchli strukturaviy tashqi buzuvchilar ostida ayni performance ni saqlashi ko‘rsatilmagan.
• RS-QBHO barcha optimallashtirish usullaridan ustun ekani ko‘rsatilmagan.
• Chop etilgan sign(εS) ifodasi matematik jihatdan uzluksiz chegara qatlamini hosil qilishi ko‘rsatilmagan.
• Manba 3-jadvalidagi “barcha metrikalarda eng past” da’vosi pitch ITAE ustunining o‘z raqamlari bilan qo‘llab-quvvatlanmaydi.

Tadqiqotchilar kelajak uchun taklif qilgan yo‘nalish

Tadqiqot xulosa bo‘limida kelajakda modellashmagan dinamikani faol baholaydigan neyron tarmoq asosidagi kuzatuvchilarni strukturaviy Sliding Mode robustligi bilan birlashtirish taklif qilinadi. Bundan tashqari, yanada keskin, buzuvchi jihatdan boy va parvozga o‘xshash ssenariylarda tajribalar rejalashtirilgan.

Manba va Usul Izohi

To‘liq original ish nomi: Robust Control of Twin-Rotor MIMO Systems Under Unmodeled Dynamics: Comparative Experimental Validation of Hybrid BSMC and Online QBHO Strategies

Mualliflar va tartibi: Abderrahmane Kacimi; Azeddine Beloufa; Souaad Tahraoui; Abderrahmane Senoussaoui; Mehdi Houari Zaid; Abdelbasset Azzouz; Jun-Jiat Tiang.

Mas’ul muallif: Jun-Jiat Tiang.

Teng hissa/teng birinchi muallif: Manbada teng hissa bayonoti yo‘q.

Muassasalar: Department of Instrumentation Maintenance, Institute of Maintenance and Industrial Safety, University of Oran 2; Laboratory of Electrical Engineering and Renewable Energies, Hassiba Benbouali University; Signals, Systems and Artificial Intelligence Laboratory, Hassiba Benbouali University; Electrical Department, University of Mascara Mustapha Stambouli; Laboratoire AVCIS, University of Science and Technology of Oran; Laboratory of Electronics, Advanced Signal Processing, and Microwave, Saida University; Centre for Wireless Technology, CoE for Intelligent Network, Faculty of Artificial Intelligence and Engineering, Multimedia University.

Jurnal: Actuators.

Nashriyot: MDPI, Basel, Switzerland.

Nashr identifikatori: Actuators 2026, 15, 236.

DOI: 10.3390/act15050236.

Rasmiy nashr havolasi: https://doi.org/10.3390/act15050236

Nashr jarayoni: Qabul qilindi 20 mart 2026; qayta ko‘rib chiqildi 21 aprel 2026; qabul qilindi 23 aprel 2026; chop etildi 28 aprel 2026.

Manba turi va peer-review holati: Peer-reviewed tadqiqot maqolasi. Ish sonli simulyatsiya bilan fizik hardware-in-the-loop TRMS tajribasini birlashtirgan eksperimental boshqaruv muhandisligi tadqiqotidir.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Akademik muharrirlar: Xiaoxiong Liu va Yu Li.

Moliyalashtirish: Article Processing Charge (APC) Multimedia University (MMU), Malaysia tomonidan moliyalashtirilgan.

Etika qo‘mitasi: Qo‘llanmaydi.

Ma’lumotli rozilik: Qo‘llanmaydi.

Ma’lumot mavjudligi: Tadqiqotning original hissalari maqola ichida ekani, qo‘shimcha savollar mas’ul muallifga yo‘naltirilishi mumkinligi ko‘rsatilgan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvini bildirmagan.

Muallif hissalari: Konseptualizatsiya A.B. va A.K.; metod A.B. va A.K.; dasturiy ta’minot A.B.; validatsiya A.B., A.K., S.T., A.S., A.A. va M.H.Z.; formal tahlil A.K. va S.T.; tadqiqot A.B. va M.H.Z.; resurslar A.S. va J.-J.T.; data curation A.B. va M.H.Z.; dastlabki qo‘lyozma A.B.; review va editing A.K., S.T., A.S., A.A. va J.-J.T.; vizualizatsiya A.B.; supervision A.K. va A.S.; project administration va funding acquisition J.-J.T. tomonidan bajarilgan.

Manba ichidagi texnik nomuvofiqliklar: To‘liq TRMS modelidagi quruq ishqalanish hadlari bilan Hybrid BSMC hosilasida ishlatilgan ajratilgan modeldagi mos hadlar bir xil emas va o‘zgarish tushuntirilmagan. Chop etilgan sign(εS) ifodasi musbat ε uchun matematik jihatdan sign(S) bilan ayni ishora xulqini saqlasa-da, matn buni uzluksiz chegara qatlamining yumshashi deb tushuntiradi. Xulosa ikkala usul ham Lyapunov tahlili bilan formal tasdiqlanganini aytsa-da, RS-QBHO uchun Hybrid BSMC dagi kabi alohida Lyapunov yopiq kontur hosilasi ko‘rsatilmagan. 3-jadvalda Hybrid BSMC barcha metrikalarda eng past deb aytilgan bo‘lsa ham, pitch ITAE qiymati 2733.71 rad·s bo‘lib, Conventional Backstepping ning 1990.24 rad·s qiymatidan yuqori. Bundan tashqari, tajriba grafiklarida baseline davomiyligi taxminan 40 soniya, taklif etilgan usullarda esa 100 soniya ko‘rinadi; shu sabab vaqt bo‘yicha yig‘iluvchi ITAE qiymatlari teng davomiylikda hisoblanganmi, manbada aniq emas.

Metodologik talqin chegarasi: Tajriba fizik TRMS laboratoriya qurilmasida bajarilgan; haqiqiy uchuvchi vertolyot, UAV yoki VTOL platformasida parvoz tasdig‘i qilinmagan. Eksperimental sharoitlar o‘zgarmas bo‘lgan va vaqt bo‘yicha o‘zgaruvchi parametrik buzuvchilar hamda kuchliroq tashqi buzuvchi ssenariylari kelajak ishlari sifatida qoldirilgan.

Ushbu Verianla mazmunidagi ilmiy usul, tenglamalar, parametrlar, tajriba qurilmasi, performance qiymatlari va natijalar faqat ko‘rib chiqilgan manba tadqiqotga asoslangan. Tashqi manbalar faqat bibliografik identifikatsiya va nashr holatini tekshirish uchun ishlatilgan; tadqiqotga yangi eksperimental natija qo‘shilmagan.