Model Referensi Kontrol Adaptif Ketinggian Udara Untuk Kendaraan Tak Berawak Dengan Kontrol Pid
Keywords:
UAV, PID, quadcopter dan Model Reference Adaptive Control (MRAC)Abstract
Tujuan dilakukannya Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi kontrol baru untuk quadrotor, jenis UAV, guna mengatasi kesenjangan dalam penelitian yang ada antara ketidakpastian yang tidak diinginkan dan sistem kontrol saat ini. Makalah ini menginvestigasi dua sistem pemodelan dan keakuratan eliminasi kesalahan serta adaptasi dalam perubahan output sistem. Model Referensi Adaptive Controller (MRAC) merupakan kontrol adaptif tingkat tinggi yang menggunakan parameter tetap dan memiliki turunan proportional-integral-Derivative untuk mengendalikan sikap pitch pesawat. Sistem ini diuji dengan memasukkan gangguan untuk mengamati respons kinerja pelacakan yang tinggi dalam kehadiran ketidakpastian. Alat Identifikasi Sistem MATLAB digunakan untuk membangun model ketinggian tanpa gangguan untuk UAV. Selain itu, kinerja kontrol diuji melalui simulasi untuk meningkatkan kecepatan dan stabilitas respons. Quadrotor adalah pesawat dengan empat motor yang dikendalikan secara terpisah. Pada penelitian ini, desain sistem kontrol pada quadcopter menggunakan kontrol PID dengan Model Reference Adaptive Control (MRAC). Sistem kontrol berbasis MRAC menawarkan kelebihan dalam mengatasi karakteristik nonlinear quadcopter. MRAC adalah kontrol adaptif di mana kinerja sistem akan mengikuti kinerja model referensinya. Dalam penelitian ini, model referensi telah ditentukan sebelumnya dan spesifikasinya tetap, sehingga mekanisme adaptasi dari MRAC dapat langsung didesain. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ketika terjadi perubahan parameter pada sistem, kontroler mampu memperbaiki respons agar tetap mengikuti model referensi dan metode adaptasi MRAC memiliki kemampuan yang baik dengan waktu yang relatif singkat.
Downloads
References
MATTHEWS, Mackenzie T.; YI, Sun. Model Reference Adaptive Control and Neural Network Based Control of Altitude of Unmanned Aerial Vehicles. In: 2019 SoutheastCon. IEEE, 2019. p. 1-8.
Stephen K A, Sun Yi. Adaptive Control for Quadrotor UAVs Considering Time Delay: Study with Flight Payload. Robot Autom Eng J. 2018; 2(5): 555598. DOI: 10.19080/RAEJ.2018.02.555598
Eressa, Muluken Regas, Danchen Zheng, and Min Han. "PID and neural net controller performance comparison in UAV pitch altitude control." Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2016 IEEE International Conference on. IEEE, 2016
Sarhan, Amr, and Shiyin Qin. "Adaptive PID control of UAV altitude dynamics based on parameter optimization with fuzzy inference." International Journal of Modeling and Optimization6.4 (2016): 246.
Alfaro, Víctor M., and Ramon Vilanova. "Two Degree-of-Freedom PID Controllers Structures." Model-Reference Robust Tuning of PID Controllers. Springer, Cham, 2016. 7-19.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.