ВДОСКОНАЛЕННЯ АЛГОРИТМІВ УПРАВЛІННЯ ГІБРИДНИМ БПЛА
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-9130.2025.2.333716Ключові слова:
БПЛА гібридного типу, алгоритм управління, практична реалізованість, автопілот, результати моделювання польотуАнотація
Стаття присвячена розробці робастних алгоритмів управління гібридними безпілотними літальними апаратами гелікоптерного типу, для яких рушіями є п’ять електричних двигунів та двигун внутрішнього згоряння. Проаналізовано сучасний стан методів управління БПЛА з акцентом на особливості гібридної конструкції, яка потребує адаптації до внутрішніх та зовнішніх невизначеностей. До таких невизначеностей належать збурення вітром, зміна маси апарату внаслідок витрат палива та недоступність визначення в реальних умовах деяких параметрів. В основу вдосконалення покладено базові алгоритми, розроблені та обґрунтовані авторами раніше. Такі алгоритми потребують специфічної інформації, яка унеможливлює їх практичне використання. Запропоновано вдосконалення базових алгоритмів управління за рахунок надання робастних властивостей відносно невідомих параметрів та технології чисельної обробки даних. Всі алгоритми поділяються на три автопілоти: висотою, курсом та кутами тангажу та крену. Вони працюють у кожному такті управління, незалежно від режиму руху, що виконується. Цим забезпечується компенсація перехресних зв’язків між каналами управління. Вдосконалені алгоритми вичерпно описано у вигляді блок‒схем, що робить їх придатними до практичної реалізації на борту БПЛА. Підтвердження працездатності та визначення ефективності вдосконалених алгоритмів здійснено шляхом моделювання. Критерієм якості виступила розбіжність показників функціонування між базовими та вдосконаленими алгоритмами. Моделювання польоту гібридного БПЛА вздовж замкненої траєкторії продемонструвало працездатність вдосконалених алгоритмів при деякому зниженні швидкодії у порівнянні з базовими. Враховуючи практичну спрямованість розроблених алгоритмів такий результат є позитивним.
Посилання
Peksa J., Mamchur D. A Review on the State of the Art in Copter Drones and Flight Control Systems. Sensors. 2024. Vol. 24, no. 11. P. 3349. URL: https://doi.org/10.3390/s24113349
Simulation tools, environments and frameworks for UAVs and multi‒UAV‒based systems performance analysis (version 2.0) / A. I. Hentati et al. International Journal of Modelling and Simulation. 2022. P. 1–17. URL: https://doi.org/10.1080/02286203.2022.2092257
Horri N., Pietraszko M. A Tutorial and Review on Flight Control Co‒Simulation Using Matlab/Simulink and Flight Simulators. Automation. 2022. Vol. 3, no. 3. P. 486–509. URL: https://doi.org/10.3390/automation3030025
Sargolzaei A., Abbaspour A., Crane C. D. Control of Cooperative Unmanned Aerial Vehicles: Review of Applications, Challenges, and Algorithms. Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham, 2020. P. 229–255. URL: https://doi.org/10.1007/978‒3‒030‒34094‒0_10
Attitude Control of a Mass‒Actuated Fixed‒Wing UAV Based on Adaptive Global Fast Terminal Sliding Mode Control / L. Yuan et al. Drones. 2024. Vol. 8, no. 7. P. 305. URL: https://doi.org/10.3390/drones8070305
Kraczek B., Lederman C. An Adaptable Nonlinear Control for Quadcopters in Heavy Winds. Aberdeen Proving Ground, MD : DEVCOM Army Research Laboratory, 2022. URL: https://doi.org/10.21236/ad1179167
Wang R., Shen J. Disturbance Observer and Adaptive Control for Disturbance Rejection of Quadrotor: A Survey. Actuators. 2024. Vol. 13, no. 6. P. 217. URL: https://doi.org/10.3390/act13060217
Pal M., Mondal S., Basu A. Trajectory tracking control of quadrotor UAV with uncertainties and actuator saturation: An event driven approach. Measurement and Control. 2025. URL: https://doi.org/10.1177/00202940241312863
Robust Nonlinear Control‒based Trajectory Tracking for Quadrotors under Uncertainty / K. B. Kidambi et al. IEEE Control Systems Letters. 2020. P. 1. URL: https://doi.org/10.1109/lcsys.2020.3044833
Fault‒Tolerant Control of an Overactuated UAV Platform Built on Quadcopters and Passive Hinges / Y. Su et al. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2023. P. 1–12. URL: https://doi.org/10.1109/tmech.2023.3288032
Larin V. B. Improving the Reliability of the Control System of a Quadcopter. International Applied Mechanics. 2018. Vol. 54, no. 4. P. 454–462. URL: https://doi.org/10.1007/s10778‒018‒0898‒7
Asadi D., Ahmadi K., Nabavi S. Y. Fault‒tolerant Trajectory Tracking Control of a Quadcopter in Presence of a Motor Fault. International Journal of Aeronautical and Space Sciences. 2021. URL: https://doi.org/10.1007/s42405‒021‒00412‒9
Active fault‒tolerant control of quadrotor UAVs with nonlinear observer‒based sliding mode control validated through hardware in the loop experiments / K. Ahmadi et al. Control Engineering Practice. 2023. Vol. 137. P. 105557. URL: https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2023.105557
Modeling, Control System Design and Preliminary Experimental Verification of a Hybrid Power Unit Suitable for Multirotor UAVs / M. Krznar et al. Energies. 2021. Vol. 14, no. 9. P. 2669. URL: https://doi.org/10.3390/en14092669
Drone Types: Multi‒Rotor, Fixed‒Wing, Single Rotor, Hybrid VTOL. AUAV. URL: https://www.auav.com.au/articles/drone‒types/
Yezeguelian A., Isikveren A. T. Methods to improve UAV performance using hybrid‒electric architectures. Aircraft Engineering and Aerospace Technology. 2020. Vol. 92, no. 5. P. 685–700. URL: https://doi.org/10.1108/aeat‒11‒2019‒0227
State of art on energy management strategy for hybrid‒powered unmanned aerial vehicle / T. LEI et al. Chinese Journal of Aeronautics. 2019. Vol. 32, no. 6. P. 1488–1503. URL: https://doi.org/10.1016/j.cja.2019.03.013
Mazur A. M., Domanski R. Hybrid energy systems in unmanned aerial vehicles. Aircraft Engineering and Aerospace Technology. 2019. Vol. 91, no. 5. P. 736–746. URL: https://doi.org/10.1108/aeat‒08‒2018‒0218
Kim J., Gadsden S. A., Wilkerson S. A. A Comprehensive Survey of Control Strategies for Autonomous Quadrotors. Canadian Journal of Electrical and Computer Engineering. 2020. Vol. 43, no. 1. P. 3–16. URL: https://doi.org/10.1109/cjece.2019.2920938
A review of UAV autonomous navigation in GPS‒denied environments / Y. Chang et al. Robotics and Autonomous Systems. 2023. P. 104533. URL: https://doi.org/10.1016/j.robot.2023.104533
Adaptive Backstepping Control of a Quadcopter with Uncertain Vehicle Mass, Moment of Inertia, and Disturbances / W. Xie et al. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2021. P. 1. URL: https://doi.org/10.1109/tie.2021.3055181
Nguyen N. P., Hong S. K. Active Fault‒Tolerant Control of a Quadcopter against Time‒Varying Actuator Faults and Saturations Using Sliding Mode Backstepping Approach. Applied Sciences. 2019. Vol. 9, no. 19. P. 4010. URL: https://doi.org/10.3390/app9194010
Trajectory tracking for a quadrotor under wind perturbations: sliding mode control with state‒dependent gains / G. Perozzi et al. Journal of the Franklin Institute. 2018. Vol. 355, no. 12. P. 4809–4838. URL: https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2018.04.042
Hou Y., Chen D., Yang S. Adaptive Robust Trajectory Tracking Controller for a Quadrotor UAV With Uncertain Environment Parameters Based on Backstepping Sliding Mode Method. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2023. P. 1–11. URL: https://doi.org/10.1109/tase.2023.3324434
Ali Emami S., Banazadeh A. Fault‒tolerant predictive trajectory tracking of an air vehicle based on acceleration control. IET Control Theory & Applications. 2020. Vol. 14, no. 5. P. 750–762. URL: https://doi.org/10.1049/iet‒cta.2019.0596
Mohammadi A., Ramezani A. A robust model predictive control‒based method for fault detection and fault tolerant control of quadrotor UAV. Transactions of the Institute of Measurement and Control. 2022. P. 014233122211079. URL: https://doi.org/10.1177/01423312221107971
Yu Y., Dong Y. Global Fault‒Tolerant Control of Underactuated Aerial Vehicles with Redundant Actuators. International Journal of Aerospace Engineering. 2019. Vol. 2019. P. 1–12. URL: https://doi.org/10.1155/2019/9754981
Nguyen N., Hong S. Fault Diagnosis and Fault‒Tolerant Control Scheme for Quadcopter UAVs with a Total Loss of Actuator. Energies. 2019. Vol. 12, no. 6. P. 1139. URL: https://doi.org/10.3390/en12061139
Retrofit fault‐tolerant tracking control design of an unmanned quadrotor helicopter considering actuator dynamics / Z. Liu et al. International Journal of Robust and Nonlinear Control. 2017. Vol. 29, no. 16. P. 5293–5313. URL: https://doi.org/10.1002/rnc.3889
Reinforcement Learning‒Based Fault‒Tolerant Control for Quadrotor UAVs Under Actuator Fault / X. Liu et al. IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2024. P. 1–10. URL: https://doi.org/10.1109/tii.2024.3438241
Nonlinear Disturbance Observer‒Based Control for Quadrotor UAV / W. Taha et al. IECON 2018 ‒ 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, D.C., DC, USA, 21–23 October 2018. 2018. URL: https://doi.org/10.1109/iecon.2018.8591597
Uspensʹkyy, V., B., Rozrobka ta komp'yuterna realizatsiya modeli rukhu ta alhorytmiv upravlinnya hibrydnoho mulʹtykoptera / V. B. Uspensʹkyy, S. YE. Harder // Visnyk Natsionalʹnoho tekhnichnoho universytetu "KHPI". Ser. : Dynamika i mitsnistʹ mashyn: zb. nauk. pr. – Kharkiv : NTU "KHPI", 2022. – № 1. – S. 94‒106. URL: https://doi.org/10.20998/2078‒9130.2022.1.263784.
Uspenskyi, V., Controlled Flight Model of Hybrid Multicopter for Computer Implementation/ V. B. Uspenskyi, N. V. Shyriaieva // 2022 IEEE 3rd KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), 2022, pp.
