сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Настройка ПИД-регуляторов для системы квадрокоптера с использованием алгоритма 3S Optimizer
https://doi.org/10.17586/0021-3454-2025-68-11-937-948
Аннотация
Квадрокоптеры являются одним из наиболее применяемых типов беспилотных летательных аппаратов благодаря простой конструкции, высокой маневренности, универсальности и экономичности. Однако управление движением квадрокоптера по заданной траектории является серьезной проблемой из-за нелинейностей, внешних возмущений и ограничений привода. Пропорционально-интегрально-дифференциальный (ПИД) регулятор является удобным инструментом управления при использовании современных методов оптимизации. Целью работы является повышение эффективности управления движением квадрокоптера по заданной траектории с использованием ПИД-регулятора, коэффициенты которого оптимизированы метаэвристическим алгоритмом 3S Optimizer. Управление квадрокоптером осуществляется путем формирования сигналов для четырех двигателей, которые обеспечивают соответствующие угловые скорости, позволяющие достичь заданного положения и ориентации в пространстве. Схема управления квадрокоптером разработана по иерархической модели, включающей три вложенных контура управления. Проектирование ПИД-регуляторов с использованием 3S Optimizer формулируется как задача оптимизации с ограничениями на перерегулирование, время нарастания и время переходного процесса. Проведены два типа экспериментов: 1) проверка реакции системы управления на входные сигналы в виде единичных скачков; 2) проверка способности системы управления следовать заданной траектории. В обоих экспериментах системы управления с настройками алгоритмом 3S Optimizer практически по всем критериям показали лучшие результаты.
Об авторах
С. З. Май
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
Россия
Россия
Суан Зунг Май — аспирант; кафедра компьютерных систем в управлении и проектировании
Томск
И. А. Ходашинский
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники
Россия
Россия
Илья Александрович Ходашинский — д-р техн. наук, профессор; кафедра компьютерных систем в управлении и проектировании
Томск
Список литературы
1. Trinh L. M., Tran N. T., Vo V. A. Cascade PID Control for Altitude and Angular Position Stabilization of 6–DOF UAV Quadcopter // International Journal of Robotics and Control Systems. 2024. Vol. 4, N 2. P. 814–831. DOI: 10.31763/ijrcs.v4i2.1410.
2. Elkhatem A. S., Engin S. N. Robust LQR and LQR–PI control strategies based on adaptive weightingmatrix selection for a UAV position and attitude tracking control // Alexandria Engineering Journal. 2022. Vol. 61, N 8. P. 6275–6292. DOI: 110.1016/j.aej.2021.11.057.
3. Cai Z., Zhang S., Jing X. Model Predictive Controller for Quadcopter Trajectory Tracking Based on Feedback Linearization // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 162909–162918. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3134009.
4. Rodríguez–Abreo O., Rodríguez–Reséndiz J., García–Cerezo A., García–Martínez J. R. Fuzzy logic controller for UAV with gains optimized via genetic algorithm // Heliyon. 2024. Vol. 10. Р. e26363. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e26363.
5. Labbadi M., Boukal Y., Cherkaoui M., Djemai M. Fractional–order global sliding mode controller for an uncertain quadrotor UAVs subjected to external disturbances // Journal of the Franklin Institute. 2021. Vol. 358, N 9. P. 4822– 4847. DOI: 10.1016/j.jfranklin.2021.04.032.
6. Eltayeb A., Rahmat M. F., Basri M. A. M., Mohammed Eltoum M. A., Mahmoud M. S. Integral Adaptive Sliding Mode Control for Quadcopter UAV Under Variable Payload and Disturbance // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 94754–94764. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3203058.
7. Nguyen N. P., Nguyen X. M., Ha L. N. N. T., Huynh T. T., Lam N. T., Hong S. K. Adaptive Sliding Mode Control for Attitude and Altitude System of a Quadcopter UAV via Neural Network // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 40076–40085. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3064883.
8. Тран В. Т., Кориков А. М. Синтез адаптивного скользящего режима управления полетом квадрокоптера в условиях переменной нагрузки и помех // Доклады ТУСУР. 2022. Т. 25, № 2. С. 37–44. DOI: 10.21293/1818-0442-2022-25-2-37-44.
9. Ким С. А., Пыркин А. А., Борисов О. И. Алгоритм согласованного траекторного управления движением квадрокоптера // Изв. вузов. Приборостроение. 2024. Т. 67, № 5. С. 385–394. DOI: 10.17586/0021-3454-2024-67–5-385-394.
10. Ким С. А., Пыркин А. А., Борисов О. И. Алгоритмы управления движением квадрокоптера в режиме динамического позиционирования // Изв. вузов. Приборостроение. 2023. Т. 66, № 10. С. 834–844. DOI: 10.17586/0021-3454-2023-66-10-834-844.
11. Polat O., Sezgin A. Position control of a quadcopter with pid and fuzzy-pid controller // Journal of Engineering Sciences and Design. 2024. Vol. 12, N 1. P. 34–48. DOI: 10.21923/jesd.1223998.
12. Baharuddin A., Basri M. A. M. Self–Tuning PID Controller for Quadcopter using Fuzzy Logic // International Journal of Robotics and Control Systems. 2023. Vol. 3, N 4. P. 728–748. DOI: 10.31763/ijrcs.v3i4.1127.
13. Sahrir N. H., Basri M. A. M. Intelligent PID Controller Based on Neural Network for AIDriven Control Quadcopter UAV // International Journal of Robotics and Control Systems. 2024. Vol. 4, N 2. P. 691–708. DOI: 10.31763/ijrcs.v4i2.1374.
14. Zhang L., Bai L., Liang J., Qin Z., Zhao Y. Intelligent PID Control Method for Quadrotor UAV with Serial Humanoid Intelligence // Computer Systems Science and Engineering. 2024. Vol. 48, N 6. P. 1557–1579. DOI: 10.32604/csse.2024.054237.
15. Ходашинский И. А. Методы повышения эффективности роевых алгоритмов оптимизации // Автоматика и телемеханика. 2021. № 6. С. 3–45. DOI: 10.31857/S0005231021060015.
16. Soyinka O. K., Ikpaya M. N., Luka L. Study on PID gain parameter optimization for a quadcopter under static wind turbulence using bio-inspired algorithms // Discover Electronics. 2025. Vol. 2. Art. nо. 8. DOI: 10.1007/s44291-025-00049-y.
17. Sheta A., Braik M., Maddi D. R., Mahdy A., Aljahdali S., Turabieh H. Optimization of PID Controller to Stabilize Quadcopter Movements Using Meta–Heuristic Search Algorithms // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, N 14. P. 6492. DOI: 0.3390/app11146492.
18. Sahrir N. H., Basri M. A. M. PSO–PID Controller for Quadcopter UAV: Index Performance Comparison // Arabian Journal for Science and Engineering. 2023. Vol. 48, N 2. P. 6492. DOI: 10.1007/s13369-023-08088-x.
19. Wolpert D., Macready W. No free lunch theorems for optimization // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 1997. Vol. 1. P. 67–82. DOI: 10.1109/4235.585893.
20. Li Y. 3S optimizer: a new meta heuristic global optimization algorithm // Evolutionary Intelligence. 2024. Vol. 17. P. 3535–3552. DOI: 10.1007/s12065-024-00943-6.
21. Mohanraj D., Aruldavid R., Verma R., Sathyasekar K., Barnawi A. B., Chokkalingam B., Mihet–Popa L. L. A Review of BLDC Motor: State of Art, Advanced Control Techniques, and Applications // IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 54833–54869. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3175011.
22. EMAX Multicopter motor MT1806 [Электронный ресурс]: <https://emaxmodel.com/products/emax–multicopter–motor–mt1806>. (дата обращения: 15.05.2025)
Рецензия
Для цитирования:
Май С., Ходашинский И.А. Настройка ПИД-регуляторов для системы квадрокоптера с использованием алгоритма 3S Optimizer. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2025;68(11):937-948. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2025-68-11-937-948
For citation:
Mai X., Hodashinsky I.А. Setting up PID controllers for a quadcopter system using the 3S Optimizer algorithm. Journal of Instrument Engineering. 2025;68(11):937-948. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2025-68-11-937-948
Просмотров:
71
JATS XML
Послать статью по эл. почте 