System identification of quadcopter using experimental data
Dissertant
Thesis advisor
University
Philadelphia University
Faculty
Faculty of Engineering
Department
Department of Mechatronics Engineering
University Country
Jordan
Degree
Master
Degree Date
2018
Arabic Abstract
تهدف هذه الأطروحة الى تطوير نموذج رياضي مناسب للطائرة رباعية المراوح بدون طيار.
حيث يستخدم النموذج الرياضي في تطوير متحكمات خاصة بهذا النوع من الطائرات.
و يعتمد النموذج في أساسه على المعادلات الرياضية التي تعبر عن أداء نظام الطائرة.
كما تعتبر هذه النماذج الخاصة بهذا النوع من الطائرات معقدة لاحتوائها على العديد من المدخلات و المخرجات، مما يجعل عملية استخراج المعادلات التي تعبر عنها أمرا صعبا.
بناء على ذلك، تم العمل بتجارب عدة من خلال التحليق بالطائرة للحصول على قيم مختلفة للمدخلات و المخرجات.
حيث تم تسجيل هذه القيم و ادخالها الى برنامج الماتلاب للحصول على العلاقات الرياضية التي تمثل النموذج الذي يصف طبيعة نظام الطائرة.
تم تجزئة النموذج الى أربعة أجزاء.
في الجزء الأول تم استخراج النموذج الرياضي من خلال ايجاد العلاقة بين مدخل واحد وهو قوة الدفع الكلي للطائرة و مخرج واحد وهو ارتفاع الطائرة عن الأرض.
في الجزء الثاني و الثالث و الرابع، تم استخراج النموذج الرياضي من خلال ايجاد العلاقة بين أربعة مدخلات و هي قوى الدفع الجزئي لكل من المحركات الأربعة للطائرة، و بين مخرج واحد و هو أحد السرعات الزاوية الثلاث للطائرة.
باستخدام طريقتين مختلفتين، تم إيجاد نوعين لكل من النماذج الأربعة و المقارنة بينها.
English Abstract
An unmanned areal vehicle, Quadcopter, is assembled and tested to develop suitable mathematical models for takeoff and hovering operations.
The mathematical dynamic system is highly nonlinear, complex, and inherently unstable.
Therefore, System Identification (SysID) methods are used to obtain the mathematical model of the physical system.
The models’ outputs are the altitude and the angular velocities (roll, pitch, and yaw).
The models’ inputs are the voltage control signals sent to the motors.
Two types of models are considered: Single-Input Single-Output (SISO) and Multiple-Input SingleOutput (MISO).
The input-output data is collected from flight tests, then logged onto MATLAB where the models are developed using two different methods.
In the first one, SysID Toolbox in MATLAB is used to develop Auto-Regressive eXogenous (ARX) transfer function.
In the second one, Artificial Neural Networks (ANN) are used to construct transfer functions using NN2TF algorithm.
The models are compared and validated using different sets of data, and the models with the lowest error are selected.
Furthermore, simulation results for the ARX and NN2TF methods are compared, where it is shown that the derived models using NN2TF method have lower orders with small errors
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
No. of Pages
72
Table of Contents
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : Theoretical background.
Chapter Three : System identification results.
Chapter Four : Conclusion and future work.
References.
American Psychological Association (APA)
Salamah, Iyad Mahmud. (2018). System identification of quadcopter using experimental data. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Philadelphia University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-956651
Modern Language Association (MLA)
Salamah, Iyad Mahmud. System identification of quadcopter using experimental data. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Philadelphia University. (2018).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-956651
American Medical Association (AMA)
Salamah, Iyad Mahmud. (2018). System identification of quadcopter using experimental data. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Philadelphia University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-956651
Language
English
Data Type
Arab Theses
Record ID
BIM-956651
