Título
[pt] CONTROLE MULTIOBJETIVO DE ALTITUDE PARA VEÍCULOS AÉREOS NÃO TRIPULADOS
Título
[en] MULTI-OBJECTIVE CONTROL OF ALTITUDE FOR UNMANNED AERIAL VEHICLE
Autor
[pt] PETRUS VINICIUS BALLHAUSEN ARRUDA
Vocabulário
[pt] OTIMIZACAO
Vocabulário
[pt] MODELAGEM DE SISTEMAS
Vocabulário
[pt] POUSO E DECOLAGEM VERTICAL
Vocabulário
[pt] VEICULOS AEREOS NAO TRIPULADOS
Vocabulário
[pt] CONTROLADOR PID DIGITAL
Vocabulário
[pt] ALGORITMOS EVOLUTIVOS
Vocabulário
[en] OPTIMIZATION
Vocabulário
[en] SYSTEMS MODELING
Vocabulário
[en] LANDING AND VERTICAL TAKEOFF
Vocabulário
[en] UNMANNED AERIAL VEHICLES
Vocabulário
[en] DIGITAL PID CONTROLLER
Vocabulário
[en] EVOLUTIONARY ALGORITHMS
Resumo
[pt] Veículos aéreos não tripulados possuem uma extensa aplicação devido a sua
facilidade de operação, dimensões reduzidas, capacidade de pouso e decolagem
vertical, voo pairado e alta manobrabilidade. A sua grande desvantagem
reside principalmente na autonomia limitada devido à sustentação ser
garantida apenas pela rotação contínua das hélices. Este trabalho propõe
um controlador PID digital para controle de altitude de um quadrirrotor.
Através de simulações, pode-se avaliar o desempenho do controlador. Os
ganhos e parâmetros foram ajustados para minimizar o consumo de energia
do grupo motopropulsor e o erro de trajetória vertical, para tal, é realizada
uma otimização, usando um algoritmo evolutivo de múltiplos objetivos. A
otimização pelo algoritmo genético de classificação não-dominado II (NSGAII)
convergiu para soluções com bom desempenho no aumento da autonomia
de voo e a precisão durante a fase de pouso e decolagem vertical.
Resumo
[en] Unmanned aerial vehicles have a wide application due to their simple and
easy operation, small dimensions, vertical takeoff and landing capability,
hover flight and high maneuverability. The major disadvantage lies mainly
in the limited range because the lift is guaranteed only by the continuous
rotation of the propellers. This project proposes a digital PID controller for
a quadrotor altitude control. Through simulations the performance of the
controller was evaluated. Gains and parameters were adjusted to minimize
power consumption of the powertrain and vertical trajectory error. An
optimization was performed using a multi-objective evolutionary algorithm.
As a result, the non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) has
converged to solutions that perform well in increasing flight autonomy and
accuracy during the landing and vertical takeoff phase.
Orientador(es)
HELON VICENTE HULTMANN AYALA
Catalogação
2020-02-10
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=46791@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=46791@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.46791
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