• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Reglering av drönare vid viktbelastning / Control of drone with applied weights

Johansson, Simon January 2018 (has links)
I detta arbeta gjordes en undersökning om hur en drönare kan regleras vid olika viktbelastningar. Först gjordes en teoretisk undersökning av fyra olika reglermetoder, två modellbaserade och två icke-modellbaserade metoder. De två modellbaserade var linjär kvadratisk reglering och modell prediktiv kontroll. De två icke-modellbaserade var kaskad kontroll och PID regulator. Av alla metoderna valdes det att användas en PID regulator för regleringen. För att ställa in PID testades tre olika metoder, Ziegler-Nichols, lambda och AMIGO metoden. Alla dessa tre använde stegsvaret för systemet för att beräkna parametrarna till PID. Detta resulterade i flera olika parameterval för systemet. Parametervalen testades på drönaren och AMIGO metoden gav de bästa resultaten. De olika lasterna som testades var 4.7, 6.1 och 10.8 gram. AMIGO metoden kunde användas för att reglera drönaren upp till 6.1 gram därefter blev drönarens beteende allt för olinjärt. Sammanfattningsvis går det att använda en PID som ställs in med AMIGO metoden från stegsvaret för att reglera en drönare med mindre laster upp till ungefär sex gram. / This project tested how a drone can be controlled when loads are applied to it. First four different control methods were analyzed, two model based and two non-model based. The two model based were linear quadratic regulator and model predictive control. The two non-model based were cascade control and PID regulator. The PID regulator were chosen and three different methods to tune the PID was tested. Ziegler-Nichols, lambda and AMIGO method, all used the step response from the system to determine the parameters. These different methods gave different setup of parameters and the best result came from the AMIGO method. The different loads that were applied to the system was 4.7, 6.1 and 10.8 gram. The AMIGO method were able to tune the PID up to 6.1 grams, then the system lost to much of its linear behavior. To summarize the work a PID tuned by the AMIGO method using the step response were able to control a drone with a load up to about six grams.

Page generated in 0.0494 seconds