فناوری در مهندسی هوافضا

فناوری در مهندسی هوافضا

طراحی کنترل‌کننده درکانال‌های چرخ، فراز و سمت برای ربات پرنده با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی کرم شب‌تاب و گرگ خاکستری

نوع مقاله : علمی پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، دانشکده فناوری های نوین و مهندسی هوافضا، دانشگاه شهیدبهشتی، تهران، ایران
2 دانشیار، دانشکده فناوری های نوین و مهندسی هوافضا، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
چکیده
این مقاله، روش طراحی کنترل‌کننده درسه کانال‌ حرکتی ربات پرنده با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی کرم شب‌تاب و گرگ خاکستری، را مطرح می‌کند که توانایی مقابله با نامعینی‌های مدل سامانه را داراست. ابتدا الگوریتم کرم شب‌تاب به‌منظور بهبود عملکرد کنترل‌کننده مطرح شده استفاده شده و با استفاده از تغییرات تصادفی جهت بهینه‌سازی پارامترهای کنترل‌کننده، به یافتن حل بهینه مطلق نزدیک به جواب مطلوب کمک می‌کند. سپس، الگوریتم گرگ خاکستری نیز به‌منظور بهبود عملکرد کنترلر مورد استفاده قرارگرفته است. این الگوریتم نیز با تکیه بر الهام از رفتار گروهی گرگ‌ها در جستجوی غذا، به بهینه‌سازی پارامترهای کنترل‌کننده می‌پردازد. نوآوری‌ این مقاله، ارضاء قیود کنترلر است که به علت محدود بودن بازه جستجو و ایجاد همسایگی تصادفی در ناحیه‌ای که قیود و محدودیت‌ها را ارضاء می‌کند، اعمال می‌شود. نتایج نشان می‌دهد که کنترلر طراحی شده با استفاده از الگوریتم‌ کرم شب‌تاب به جهت استفاده از یک عامل تطبیقی پویا برای متعادل کردن نرخ همگرایی و توانایی جستجوی بهینه مطلق با تنظیم سرعت جستجو در طول فرآیند عملکرد دقیق‌تری از خود نشان می‌دهد. این روش می‌تواند بهبود قابل توجهی در عملکرد و پایداری ربات‌های پرنده ایجاد کند و در طراحی کنترل‌کننده در ربات‌های پرنده مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Controller design in roll, pitch and yaw channels for flying robot using firefly and grey wolf optimization algorithms

نویسندگان English

SayedMostafa Mousavi 1
Alireza Toloei 2
1 Faculty of New Technologies and Aerospace Engineering, Shahid Beheshti University. Tehran,, Iran
2 Faculty of New Technologies and Aerospace Engineering, Shahid Beheshti University. Tehran,, Iran
چکیده English

This article presents a controller design method for three-channel flight control of a flying robot using firefly and gray wolf optimization algorithms, both capable of handling system model uncertainties. First, the firefly algorithm enhances controller performance by introducing random variations to optimize parameters and approach the global optimum. Then, the gray wolf algorithm is employed to further improve controller efficiency by mimicking the group hunting behavior of wolves to guide parameter tuning. The main innovation of this study is satisfying controller constraints through a limited search interval and generating a random neighborhood within the feasible region. Results show that using a dynamic adaptive factor to adjust the search speed during optimization, the firefly-based controller achieves a better balance between convergence rate and global search ability. This method significantly improves the stability and performance of flying robots and can be effectively applied to controller design in aerial robotic systems.

کلیدواژه‌ها English

Flying robot
Roll channel
Pitch channel
Yaw channel
firefly optimization algorithm
gray wolf optimization algorithm
[1]I. Fister, I. Fister Jr., X. S. Yang, and J. Brest, "A comprehensive review of firefly algorithms," Swarm and Evolutionary Computation, vol. 13, pp. 34-46, 2013, https://doi.org/10.1016/j.swevo.2013.06.001.
[2]M. R. Shakarami, I. Faraji, I. Asghari, and M. Akbari, "Optimal PID tuning for load frequency control using lévy-flight firefly algorithm," in 3rd International Conference on Electric Power and Energy Conversion Systems, 2013, pp. 1-5, https://doi.org/10.1109/EPECS.2013.6713008.
[3]L. Majhi, P. Roy, and B. K. Roy, "Design of PID and FOPID controllers tuned by firefly algorithm for magnetic levitation system," in 4th International Conference on Soft Computing for Problem Solving: SocProS 2014, Vol. 1, 2015, pp. 417-430, Springer India, https://doi.org/10.1007/978-81-322-2217-0_35.
[4]Y. Li, W. Sun, and S. Guan, "A firefly inspired controller placement algorithm in software defined network," in 2nd International Conference on Computer and Communication Engineering Technology (CCET), pp. 254-258, 2019, https://doi.org/10.1109/CCET48361.2019.8989320.
[5]S. Sumpunsri, C. Thammarat, and D. Puangdownreong, "Multiobjective lévy-flight firefly algorithm for multiobjective optimization," in Intelligent Computing and Optimization, Springer, Cham, 2021, pp. 145-153, https://doi.org/10.1007/978-3-030-68154-8_15.
[6]M. R. Shakarami and I. Faraji Davoudkhani, "Wide-area power system stabilizer design based on grey wolf optimization algorithm considering the time delay," Electric Power Systems Research, vol. 133, pp. 149-159, 2016, https://doi.org/10.1016/j.epsr.2015.12.019.
[7]M. Shiraliyan, S. Pawan, and C. Sharma, "Automatic reactive power control of isolated wind–diesel hybrid power system using artificial bee colony and gray wolf optimization," International Journal of Green Energy, vol. 15, no. 14-15, pp. 889-904, 2018, https://doi.org/10.1080/15435075.2018.1529584.
[8]H. Komijani, M. Masoumnezhad, M. M. Zanjireh, and M. Mir, "Robust hybrid fractional order proportional derivative sliding mode controller for robot manipulator based on extended grey wolf optimizer," Robotica, vol. 38, no. 4, pp. 605-616, 2019, https://doi.org/10.1017/S0263574719000882.
[9]I. A. Zamfirache, R. E. Precup, R. C. Roman, and E. M. Petriu, "Policy iteration reinforcement learning-based control using a grey wolf optimizer algorithm," Information Sciences, vol. 585, pp. 162-175, 2022, https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.11.051.
[10]X. S. Yang, "Firefly algorithms for multimodal optimization," in International symposium on stochastic algorithms, Berlin, Heidelberg: Springer, 2009, pp. 169-178, https://doi.org/10.48550/arXiv.1003.1466.
[11]M. Ghasemi, S. k. Mohammadi, M. Zare, S. Mirjalili, M. Gil, and R. Hemmati, "A new firefly algorithm with improved global exploration and convergence with application to engineering optimization," Decision Analytics Journal, vol. 5, 2022, Art. no. 100125, https://doi.org/10.1016/j.dajour.2022.100125.
[12]M. Zare et al., "A global best-guided firefly algorithm for engineering problems," Journal of Bionic Engineering, vol. 20, no. 5, pp. 2359-2388, 2023, https://doi.org/10.1007/s42235-023-00386-2.
[13]M. J. Mahmoodabadi, "An optimal robust fuzzy adaptive integral sliding mode controller based upon a multi-objective grey wolf optimization algorithm for a nonlinear uncertain chaotic system," Chaos, Solitons and Fractals, vol. 167, 2023, Art. no. 113092, https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113092.
[14]Z. Ghaffari Moghadam, M. Hashemitabar, and E. Moradi, "Management of water demand by use a new dynamic firefly algorithm: case study, River Hirmand," Water Resources Engineering, vol. 13, no. 46, pp. 85-98, 2020, (in Persion).
[15]R. C. Nelson, Flight Stability and Automatic Control, Vol. 2. New York: WCB/McGraw Hill, 1998.
[16]J. Roskam, Airplane Flight Dynamics and Automaticflight Controls, DAR corporation, 1998.
[17]M. Zarchi and E. Aghamirbaha, "Mathematical model and vibration analysis of aircraft with active landing gear system using linear quadratic regulator technique," International Journal of Engineering, vol. 29, no. 2, pp. 137-144, 2016, https://doi.org/10.5829/idosi.ije.2016.29.02b.01.
[18]A. Toloeia, M. Zarchi, and B. Attaranb, "Numerical survey of vibrational model for third aircraft based on HR suspension system actuator using two bee algorithm objective functions," International Journal of Engineering, vol. 30, no. 6, pp. 887-894, 2017.
[19]D. McLean, "Automatic flight control systems," Measurement and Control, vol. 36, no. 6, pp.  172-175, 2003.
[20]A. Toloeia, M. Zarchi, and B. Attaranb, "Vibration control of aircraft semi-active suspension system usingPID-beestechnique," International Journal of Computer Applications, vol. 99, no. 10, 2014, https://doi.org/10.5120/17408-7980.
[21]M. Ghanifar, M. Kamzan, and M. Tayefi, "Intelligent tuning PID Controller, Simulation and Comparison for a quadrotor," Journal of Technology in Aerospace Engineering, Vol. 7, no.4, pp. 23-33, 2023, (in Persion), https://doi.org/10.30699/jtae.2023.7.4.3.

  • تاریخ دریافت 28 خرداد 1403
  • تاریخ بازنگری 15 مرداد 1403
  • تاریخ پذیرش 20 مرداد 1403
  • تاریخ اولین انتشار 03 شهریور 1403