Control de un quadrotor usando cuaternión unitario

Esta tesis se centra en el modelado, control, optimización y simulación de un helicóptero quadrotor. El modelo aborda el cuaternión unitario para representar la orientación respecto al centro de masa. Todos los aspectos incluidos fueron construidos en MATLAB-Simulink y algunos análisis se realizaron...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: ELIAS REYES VALERIA
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2013
País:México
Institución:Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica
Repositorio:Repositorio Institucional del INAOE
Idioma:español
OAI Identifier:oai:inaoe.repositorioinstitucional.mx:1009/242
Acceso en línea:http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/242
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:info:eu-repo/classification/Unidad quaternion/Unit quaternion
info:eu-repo/classification/Quadrotor/Quadrotor
info:eu-repo/classification/Sistemas de control no lineal/Nonlinear control systems
info:eu-repo/classification/Control de helicópteros/Helicopter control
info:eu-repo/classification/Control óptimo/Optimal control
info:eu-repo/classification/Optimización/Optimisation
info:eu-repo/classification/Sistemas de control/Control systems
info:eu-repo/classification/cti/1
info:eu-repo/classification/cti/22
info:eu-repo/classification/cti/2203
Descripción
Sumario:Esta tesis se centra en el modelado, control, optimización y simulación de un helicóptero quadrotor. El modelo aborda el cuaternión unitario para representar la orientación respecto al centro de masa. Todos los aspectos incluidos fueron construidos en MATLAB-Simulink y algunos análisis se realizaron en el entorno de Wolfram Mathematica. Se simularon diferentes controladores para comparar el rendimiento en presencia de incertidumbre paramétrica y perturbación aerodinámica, considerando el consumo óptimo de energía. El primer controlador se basa en la estrategia LQR, utilizando la regla de Bryson como algoritmo para determinar las matrices de peso. El resultado de este controlador muestra un error en estado estable que se considera grande, por lo cual al segundo controlador se le incluye efecto integral y optimización mediante Recocido Simulado. Los dos primeros controladores presentan error de fase en seguimiento de trayectoria, lo que lleva a desarrollar el tercer controlador que se basa en la estrategia de desacoplamiento entrada-salida y linealización exacta con el fin de disminuir el error en estado estable y de fase. Además se enfatiza el óptimo consumo de energía. Finalmente se muestra el desempeño entre la técnica de control lineal y no lineal en presencia de incertidumbre paramétrica y perturbaciones aerodinámicas.