PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Aircraft pitch angle control using pole placement approach based on ga and abc optimization techniques

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Kontrola kąta pochylenia statku powietrznego przy użyciu podejścia polegającego na umieszczeniu słupa w oparciu o techniki optymalizacji GA i AB
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The main objective of the present work is designing a pole placement controller for pitch angle control of an aircraft system based on several bio-inspired optimization methods. Initially, a mathematical model of an aircraft pitch system has been derived and formed in state space representation. Then, pole placement approach is designed with the aid of different optimization techniques, including Genetic Algorithms (GA) and Artificial Bee Colony (ABC), to find an optimal value for the feedback gain matrix. The goal is to choose an optimal target values for the closed loop poles of the system by state feedback method and place them at every targeted location anywhere in the left-half of the complex plane ensuring that the closed-loop poles are stable and controllable. This work also compares the performance of GA with that of ABC algorithm based on different time response characteristics. The efficiency of the control systems responses has been analyzed for the sake of deciding which optimization approach will produce better results concerning the controlled pitch angle. Based on the obtained simulation results, it has been noted that ABC based pole placement controller exhibited more efficient results and overweigh the performance of pole placement controllers based on GA
PL
Głównym celem niniejszej pracy jest zaprojektowanie kontrolera rozmieszczenia biegunów do sterowania kątem pochylenia systemu samolotu w oparciu o kilka metod optymalizacji inspirowanych biologią. Początkowo opracowano model matematyczny układu nachylenia samolotu i utworzono go w reprezentacji w przestrzeni stanów. Następnie projektuje się podejście do umieszczania tyczek za pomocą różnych technik optymalizacji, w tym algorytmów genetycznych (GA) i sztucznej kolonii pszczół (ABC), aby znaleźć optymalną wartość macierzy wzmocnienia sprzężenia zwrotnego. Celem jest wybór optymalnych wartości docelowych dla biegunów pętli zamkniętej systemu metodą sprzężenia zwrotnego stanu i umieszczenie ich w każdym docelowym miejscu w dowolnym miejscu w lewej połowie złożonej płaszczyzny, zapewniając stabilność i kontrolę biegunów pętli zamkniętej. Ta praca porównuje również wydajność GA z wydajnością algorytmu ABC w oparciu o różne charakterystyki czasowe odpowiedzi. Skuteczność odpowiedzi układów sterowania została przeanalizowana w celu określenia, które podejście optymalizacyjne przyniesie lepsze wyniki w zakresie kontrolowanego kąta pochylenia. Na podstawie uzyskanych wyników symulacji zauważono, że sterownik układania słupów oparty na ABC wykazał bardziej wydajne wyniki i przewyższał wydajność sterowników układania słupów opartych na GA.
Rocznik
Strony
79--83
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys., tab.
Bibliografia
  • [1] P . B. Kumar and P . Sujatha, "QFT Robust Controller Design for Aircraft Pitch Control," International Journal of Engineering and Management Research (IJEMR), vol. 7, no. 3, pp. 399-405, 2017.
  • [2] M. A. Usta, Ö. Akyazi, and A. S. Akpinar, "Aircraft roll control system using LQR and fuzzy logic controller," in 2011 International Symposium on Innovations in Intelligent Systems and Applications, 2011: IEEE, pp. 223-227.
  • [3] L. R. Ribeiro and N. M. F. Oliveira, "UAV autopilot controllers test platform using Matlab/Simulink and X-Plane," in 2010 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), 2010: IEEE, pp. S2H- 1-S2H-6.
  • [4] N. Wahid and M. F. a. Rahmat, "Pitch control system using LQR and Fuzzy Logic Controller," in 2010 IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications (ISIEA), 2010: IEEE, pp. 389-394.
  • [5] P. Boskoski, B. Mileva, and S. Deskoski, "Auto landing using fuzzy logic," in 6th International PhD Workshop on Systems and Control, 2005.
  • [6] D. Choe, Y. Lee, and S. Cho, "Nonlinear Pitch Autopilot Design with Local Lines Linear System Analysis," in International Conference on Automatic Control and Systems Engineering, 2005.
  • [7] N.Hasan,"Design and analysis of pole-placement controller for interconnected power systems," Int J Emerg Technol Adv Eng, vol. 2, no. 8, pp. 212-217, 2012.
  • [8] S. Eshtehardiha, A. Kiyoumarsi, and M. Ataei, "Optimizing LQR and pole placement to control buck converter by genetic algorithm," in 2007 International Conference on Control, Automation and Systems, 2007: IEEE, pp. 2195-2200.
  • [9] Y. Lan and M. Fei, "Design of state-feedback controller by pole placement for a coupled set of inverted pendulums," in IEEE 2011 10th International Conference on Electronic Measurement & Instruments, 2011, vol. 3: IEEE, pp. 69-73.
  • [10 ]Q. Zhu and L. Guo, "A pole placement controller for non-linear dynamic plants," Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, vol. 216, no. 6, pp. 467-476, 2002.
  • [11] S. Datta, D. Chakraborty, and B. Chaudhuri, "Partial pole placement with controller optimization," IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 57, no. 4, pp. 1051-1056, 2012.
  • [12] J. Ohri, "GA tuned LQR and PID controller for aircraft pitch control," in 2014 IEEE 6th India International Conference on Power Electronics (IICPE), 2014: IEEE, pp. 1-6.
  • [13] L. Ding, H. Wu, and Y. Yao, "Chaotic artificial bee colony algorithm for system identification of a small-scale unmanned helicopter," International Journal of Aerospace Engineering, vol. 2015, 2015.
  • [14] D. Karaboga and B. Basturk, "On the performance of artificial bee colony (ABC) algorithm," Applied soft computing, vol. 8, no. 1, pp. 687-697, 2008.
  • [15] D. Karaboga and B. Akay, "A comparative study of artificial bee colony algorithm," Applied mathematics and computation, vol. 214, no. 1, pp. 108-132, 2009.
  • [16] L. Chrif and Z. M. Kadda, "Aircraft control system using LQG and LQR controller with optimal estimation-Kalman filter design," Procedia Engineering, vol. 80, pp. 245-257, 2014.
  • [17] N. Mariun, S. A. Zulkifli, H. Hizam, and N. Wahab, "Design and Simulation of Pole Placement Controller for D–STATCOM in Power Quality Problems Mitigation," WSEAS Transactions on Systems, vol. 4, no. 8, pp. 1298-1305, 2005.
  • [18] S. I. Khather, M. Almaged, and A. I. Abdullah, "Fractional order based on genetic algorithm PID controller for controlling the speed of DC motors," International Journal of Engineering & Technology, vol. 7, no. 4, pp. 5386-5392, 2018.
  • [19] M. Jaiswal and M. Phadnis, "Speed control of DC motor using genetic algorithm based PID controller," International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, vol. 3, no. 7, 2013.
  • [20] D. Karaboga and B. Basturk, "Artificial bee colony (ABC) optimization algorithm for solving constrained optimization problems," in International fuzzy systems association world congress, 2007: Springer, pp. 789-798.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-68a06f7a-6e52-491d-9af8-b945ae984d63
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.