Otomatik Uçuş Kontrol Sistemi (OUKS) Arazi Takibi modu askeri hava araçlarının alçak irtifada yer seviyesinin üzerinde belirli bir irtifada uçmasını sağlar. Arazi takip modu düşman radarları tarafından hava aracının tespit edilebilme olasılığını azaltır. Pilotun hava aracını kontrol etmesi için sarf ettiği iş gücünü azaltır ve pilotun diğer görevlere veya misyonlara odaklanmasına olanak tanır. Bu çalışmada, F-16 doğrusal olmayan modeli seçilen bir denge noktası etrafında doğrusallaştırılmıştır. Doğrusal modelin durum değişkenleri yatay ve dikey eksenlerde durum uzayı matrislerine ayrıştırılmıştır. PID (Oransal-İntegral-Türevsel), LQR (Doğrusal Kuadratik Regülatör) ve MRAC (Model Referans Uyarlamalı Kontrol) olmak üzere üç farklı kontrol yöntemi kullanılmıştır. Sonuçlar, tasarlanan algoritmaların uçağın boylamasına eksendeki irtifa, hız, yunuslama açısı, hücum açısı ve yunuslama hızını etkili bir şekilde kontrol edebildiğini ve uçağın arazi profiline uygun şekilde uçtuğunu göstermektedir. Son olarak, MRAC’ın adaptasyon kabiliyetinden dolayı PID ve LQR methotlarına üstünlük sağladığı gözlenmiştir.
-
Automatic Flight Control System (AFCS) Terrain Following (TF) mode allows military aircraft to fly at a certain altitude above ground level at a low altitude. TF mode reduces the probability of aircraft detection by enemy airborne radars. TF mode minimizes the effort the pilot spends to control the aircraft and allows the pilot to focus on other tasks or missions. In this study, the F-16 nonlinear model is linearized around a selected equilibrium point. The state variables of the linear model are decomposed into state space matrices on the lateral and longitudinal axes. Three different control methods, namely PID (Proportional-Integral-Derivative), LQR (Linear Quadratic Regulator), and MRAC (Model Reference Adaptive Control), are used. The results show that the designed algorithms can effectively control the aircraft's altitude, speed, pitch angle, angle of attack, and pitch rate on the longitudinal axis and the aircraft flies in accordance with the terrain profile. Finally, it is observed that MRAC outperforms PID and LQR methods due to its adaptive capability.
-
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Control Engineering, Mechatronics and Robotics (Other) |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Project Number | - |
Publication Date | April 30, 2025 |
Submission Date | December 2, 2024 |
Acceptance Date | January 16, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 13 Issue: 2 |