III. ULUSAL HAVACILIK VE UZAY KONFERANSI 16-18 Eylül 21, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir FLAP TİPİNDEKİ DENETİM YÜZEYLERİ İÇİN ANTAGONİSTİK TİP ŞEKİL BELLEKLİ ALAŞIMLI BİR EYLETİCİ TASARIMI Burcu DÖNMEZ 1 ve Bülent ÖZKAN 2 Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu, Savunma Sanayii Araştırma ve Geliştirme Enstitüsü, Ankara ÖZET Bu çalışmada, denetimi flap olarak adlandırılan aerodinamik denetim yüzeyleri aracılığıyla sağlanan insansız hava araçlarının antagonistik yerleşimli şekil bellek alaşımlı eyleticilerle denetimi ele alınmaktadır. Belirtilen kapsamda göz önüne alınan eyletici ve flap sisteminin matemetiksel modeli çıkarılmış, ardından bu modeller esas alınarak hem flap açısı hem de şekil bellek alaşımlı telin güç tüketimi değişkenlerinin denetimi için iki döngü içerisinde PI (oransal ve tümlevsel) işlemli klasik ve yapay sinir ağlari kullanılan denetim sistemleri tasarlanmıştır. Oluşturulan modeller, ele alınan parametreler için tutarlı şekilde seçilen sayısal değerler kullanılarak ilgili bilgisayar benzetimlerinde kullanılmış ve önerilen denetim sisteminin başarım özellikleri incelenmiştir. GİRİŞ Son yıllardaki teknolojik gelişmelere bağlı olarak, insansız hava araçlarına (İHAlara) olan ilgi artmaktadır. Arama, kurtarma ve gözetleme gibi askeri ve sivil amaçlı uygulamaların yanısıra geliştirilen farklı denetim yöntemleri için de elverişli bir alan olmaları, belirtilen tip sistemlerin popüler hale gelmesini sağlamıştır [3]. İHAlarda uygulanan denetim yaklaşımları incelendiğinde, genellikle klasik olarak adlandırılan ve P (oransal), PI (oransal ve tümlevsel), PD (oransal ve türevsel) ve PID (oransal, tümlevsel ve türevsel) işlemlerinin göz önüne alındığı denetim şemalarının ele alındığı görülmektedir [4]. Diğer taraftan, hareket ortamları (atmosfer) içerisinde maruz kaldıkları dış etkilerdeki (kuvvet, moment ve gürültü) değişimlerle sistem parametrelerindeki belirsizliklerin sistem başarımı üzerindeki olumsuz yansımalarını ortadan kaldırmak veya en azından asgari bir düzeye indirmek amacıyla, çeşitli gürbüz denetim yöntemleri de uygulanmıştır [8]. Bunların yanında, bulanık mantık tabanlı denetim sistemleri de önerilmiştir [7]. Anılan yöntemler, esas olarak eyletici olarak adlandırılan eyletim birimleri aracılığıyla mekanik hareketlere dönüştürülmekte olup, bu amaçla genellikle hidrolik, pnömatik ve elektromekanik tip sistemler kullanılmaktadır. Bahsedilen eyleticiler, İHA nın ana denetim biriminden (denetim bilgisayarından) aldıkları komut sinyallerini flap olarak adlandırılan ve İHA kanatları üzerinde bulunan aerodinamik denetim yüzeyleri vasıtasıyla açısal hareketlere çevirmektedir [9]. Flap tipi denetim yüzeylerine sahip bir İHA olan ve TAI tarafından geliştirilen Turna isimli sistemin görüntüsü Şekil 1 de verilmiştir [13]. Bu çalışmada, yukarıda bahsedilen eyletici tiplerine alternatif olarak düşünülebilecek şekil bellek alaşımlı (ŞBA) bir eyletim sistemi ele alınmış olup, ters krank-biyel mekanizması içerisinde ŞBA lı 1 Dr., Başuzman Araştırmacı, E-posta: burcu.donmez@sage.tubitak.gov.tr 2 Dr., Başuzman Araştırmacı, E-posta: bulent.ozkan@sage.tubitak.gov.tr
bir telin eyletici olarak kullanıldığı bir flap denetim sistemi oluşturulmuştur. Anılan eyletim sistemi literatürde antagonistik olarak tabir edilen ve karşılıklı olarak çalışan iki adet ŞBA tipi eyleticiden oluşmakta olup (Şekil 2) [7], oluşturulan denetim sistemleri; dış döngüde flap açısal konumunun denetim değişkeni olarak seçildiği oransal integral (PI) ve iç döngüde şekil bellekli alaşımın kendialgılama yetenekleri kullanılarak harcanan gücün ileri besleme takviyeli PI denetim modeli ve yapay sinir ağları ile denetlendiği sistemlerdir [1]. Bu kapsamda ilgili eyletici ve flap modelleri çıkarılmış ve tasarlanan denetim sistemi esas alınarak ilgili bilgisayar benzetimleri gerçekleştirilmiştir. Şekil 1: TAI Tarafından Geliştirilen İnsansız Hava Aracı Turna [13] ŞBA1 ŞBA2 Şekil 2: Antagonistik Yerleşimli ŞBA Eyletici Konfigürasyonu ŞEKİL BELLEKLİ ALAŞIMLI TELİN MODELLENMESİ Şekil bellekli alaşımlar akıllı malzemeler olarak adlandırılan aktif metalik malzemeler olup, yüksek teknolojili akıllı sistemlerde algılayıcı-eyletici olarak kullanılırlar. ŞBAlarda görülen şekil belleği, alaşımların düşük sıcaklık durumu olan martensit ve yüksek sıcaklık durumu olan östenit katı fazları arasındaki dönüşüme dayanır [12]. Östenit ve martensit arasındaki faz dönüşümü malzemede boyut ve şekil değişikliklerine neden olur ve böylelikle malzemenin ısıtılmasıyla hareket elde edilebilir (Şekil 3). Şekil bellekli malzemeler dışarıdan bir ısı kaynağıyla ısıtılarak aktive edilebileceği gibi telin içerisinden elektrik akımı geçirilerek rezistif ısıtma da yapılabilir. Özellikle eyletici uygulamalarında telden geçirilen akım kontrol edilerek ikinci yöntem olan rezistif ısıtma yöntemi kullanılır [1]. 2
Şekil 3: Şekil bellekli malzemelerden iş elde etme diyagramı Bu bölümde kurulan test düzeneği kullanılarak yapılan tellerin akım-kısalma ve akım-güç karakterizasyonu ve sonucunda elde edilen ŞBA tel modeli anlatılmıştır [2]. Telden geçen akım, telde oluşan gerilim (voltaj) ve uzama verileri veri toplama kartı tarafından MATLAB SIMULINK içerisinde 1 Hz sıklığında toplanmaktadır. Karakterizasyon için en fazla 6 ma akımla sınırlanan Şekil 4 te verilen akım profili 8 mm uzunluğundaki tele uygulanmış, Şekil 5 te verilen kısalma-akım ve Şekil 6 da verilen güç-akım grafikleri elde edilmiştir. Şekil 4: Karakterizasyon akım profili 3
Güç (W) Kısalma (mm) 2.4 2.2 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1.8.6.4.2 1 2 3 4 5 6 Akım (ma) Şekil 5: Kısalma-akım grafiği.8.7.6.5.4.3.2.1 1 2 3 4 5 6 7 Akım (ma) Şekil 6: Güç-akım grafiği Karakterizasyon çalışmalarının genellenmesi amacıyla, telin modellenmesinde kısalma yerine mutlak gerinim (%), güç yerine ise birim uzunluğa düşen güç tüketimi (W/m) değişkenleri kullanılmıştır. Karakterizasyon testleri sonucu toplanan kısalma-akım verileri kullanılarak aktivasyon durumu için gerinim-akım grafiği Şekil 7 de görüldüğü gibi elde edilmiştir. 4
Gerinim (%) Kısalma (%) -.5-1 -1.5-2 -2.5-3 2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 Akım (ma) Şekil 7: Gerinim-akım grafiği Telin mutlak gerinim-akım ilişkisi sigmoid tipi fonksiyonlarla eğri oturtma yöntemi ile modellenmiştir. Isınma eğrisi modeli denklem (1) de verilmiştir. MATLAB SIMULINK ortamında elde edilen gerinim-akım modeli ve deneysel veriler Şekil 8 de görülmektedir. 1 1 l ( a (I I) ) (1) 1 e A A Burada, öncelikle aktivasyon başlangıç (a s ), aktivasyon bitiş (a f ) akımları ve geri dönüştürülebilen en büyük gerinim değeri (ε l ) belirlenmiştir; daha sonra modelde kullanılan parametreler şu şekilde bulunmaktadır: a A =5/(a s -a f ) I A =.5(a s a f ) 3 2.8 2.6 2.4 2.2 2 1.8 1.6 1.4 1.2 1.8.6 Deney.4 Model.2 2 25 3 35 4 45 5 55 6 Akım (ma) Şekil 8: Gerinim-akım modeli 5
Güç (W/m) Karakterizasyon testlerinde elde edilen güç verileri kullanılarak telin aktivasyon durumu için güçakım ilişkisi dördüncü dereceden eğri oturtma yöntemi ile elde edilmiştir. Bu yaklaşımla elde edilen model denklem 2 de verilmiştir. Bu denklemde P ve I harfleri sırasıyla birim uzunluğa düşen güç tüketimi ve akımı temsil etmektedir. Ayrıca benzetim sonucunda elde edilen güç-akım grafiği ve deneysel veriler Şekil 9 da görülmektedir. P=1.57 1-1 I 4-1.332 1-7 I 3 7.65 1-5 I 2 -.6221 I.253 (2) 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 15 2 25 3 35 4 45 5 55 6 65 Akım (ma) Şekil 9: Güç-akım modeli FLAP MEKANİZMASI TASARIMI Bu bölümde, kısalma yönünde eğitilen ŞBA tellerin flap eyleticisi olarak kullanılabilmesi için tasarlanan ters krank biyel mekanizması anlatılmıştır. Önerilen mekanizma konfigürasyonunda, flapın her iki tarafa da hareket etmesi aynı mekanizmanın ayna simetriğinin flapın alt yüzeyinde kullanılmasıyla sağlanmıştır. Mekanizma çözümlemeleri ve hesaplamaları bir mekanizma için yapılmış ve aynı hesaplar diğer taraf için de kullanılmıştır. Burada flap açısının sıfır konumuna göre ± α hareket ettiği kabul edilirse, flap -α açısından α açısına hareket ederken birinci mekanizma, α açısından -α açısına hareket ederken ise ikinci mekanizma çalışmaktadır. s 1 β a k a f θ f θ s Şekil 1: Ters krank biyel mekanizması şeması Şekil 1 da verilen ters krank biyel mekanizmasında görülen değişkenler aşağıda tanımlanmıştır: a 1 : kanat üzerindeki mafsal noktasından flap mafsalına kadar olan sabit uzunluk a f : flap mafsal noktasından flap kolunun birleşimine kadar olan sabit uzunluk a k : flap kolunun birleşiminden kolun ucundaki mafsala kadar olan sabit uzunluk s 1 : şekil bellekli alaşımlı telin boyu (öteleme) a 1 6
öteleme (mm) θ s : şekil bellekli alaşımlı telin yatay eksenle yaptığı açı θ f : flap açısı β: flap ile flap kolu arasındaki sabit açı Bu ters krank biyel mekanizması için devre kapalılık denklemi aşağıdaki şekilde yazılabilir: a 1 a f e iθ f a k e i(θ f -β ) s 1 e iθ s (3) Tablo 1. Sabit uzunluklar Parametre a 1 a f a k Değer 15 mm 65 mm 35 mm β 35 α ±1 Parametre boyutları için Tablo 1 de verilen değerler kullanılarak denklem (3) te verilen devre kapalılık denklemi çözülürse, flap açısının sıfır konumuna göre ± 1 arasında hareket etmesi için yapılması gereken öteleme Şekil 11 te gösterildiği gibi elde edilmiştir. Bu grafikten de anlaşılacağı gibi ŞBA lı telin en uzun boyu 189.7 mm dir ve uzuv boyutları bu telin hareket boyunca 5.6 mm kısalarak yaklaşık %2.95 lık bir gerinim yapacak şekilde seçilmiştir. 19 189 188 187 186 185 184-1 -5 5 1 flap açısı ( o ) Şekil 11: Flap açısına karşılık gelen öteleme miktarı DENETİM SİSTEMİ TASARIMI Flap kontrolü için hem şekil bellekli alaşımın kendi kendini ölçme özelliği kullanılarak güç geri beslemesinin yapıldığı iç döngü hem de güç-gerinim arasındaki doğrusal olmayan etkenlerden kaynaklanan hataları kapatmak için flap üzerinde açı geribeslemesi amacıyla bir açı ölçerin 7
Güç (W/m) kullanıldığı dış döngü için kontrol sistemleri ve bir karar bloğu tasarlanmıştır. Oluşturulan kontrol sisteminin çalışma diyagramı Şekil 12 de verilmiştir. LCE (θe * öteleme) ŞBA Model (öteleme Pe) Pe - P ö P h i İç Kontrolcü G ki ŞBA mekanizma θ e θ h - θ ö Dış Kontrolcü G kd Karar LCE (θe * öteleme) ŞBA Model (öteleme Pe) Pe - P ö P h i İç Kontrolcü G ki ŞBA mekanizma - θ f Şekil 12: Kontrol sisteminin çalışma diyagramı İç Döngü: Güç Geribeslemesi Güç geri beslemesi kullanılan kontrol çalışmalarında öncelikle güç-akım modelinin doğrusal bir kestirimi elde edilmiştir (Şekil 13). Şekil 14 de genel blok diyagramı verilen bu sistem ileri besleme takviyeli PI ve yapay sinir ağları ile denetlenmiştir. 1 9 8 7 6 5 4 3 2 1 P=K 1 *i 1 15 2 25 3 35 4 45 5 55 6 Akım (ma) Şekil 13: Doğrusal güç-akım modeli P e - P h Kontrolcü G ki i Model i-p P ö P ö Şekil 14: Güç geribeslemeli kontrol sisteminin genel blok diyagramı 8
Akım (ma) İleri Besleme Takviyeli Oransal-İntegral Denetim Bu kontrol modelinde, eğri oturtma yöntemi kullanılarak akım-güç ilişkisi için ters bağıntılar bulunmuştur (Şekil 15). Elde edilen ters model oransal-integral denetim sistemine Şekil 16 da verilen şekilde eklenmiştir. Oransal-integral kontrol yönteminde kontrol edilecek sisteme gönderilen kontrol sinyali, kontrol değişkeninin istenen ve gerçek değerleri arasındaki hatanın ve hatanın belirli bir aralıktaki toplamının sırasıyla oransal (P) ve integral (I) kazançlarıyla çarpılarak toplanmasıyla oluşturulmaktadır [11]. Ayrıca ileri beslemeden gelen akım sinyali aşımı engellemek amacıyla katsayıyla çarpılarak kontrolcüden gelen sinyale eklenmekte, geri kalan hata ise oransal-integral kontrolcüyle sıfırlanmaktadır. 7 6 y = -.1816*x 4 2.3294*x 3-19.813*x 2 127.42*x 7.723 5 4 3 2 1 P-i P-i model 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 Güç (W/m) Şekil 15: Ters güç-akım modeli Ters model K - Kontrolcü G c Model Şekil 16: İleri besleme takviyeli kontrol sisteminin genel blok diyagramı Tasarlanan kontrolcüde ileri besleme katsayısı.8 alınarak gerçekleştirilen bilgisayar benzetimleri ve yapılan testlerde güç emirlerinin çok iyi bir şekilde takip edildiği görülmüştür (Şekil 17). 9
Güç (W/m) Power (W/m) Güç (W/m) 9.5 1 9 8.5 8 7.5 7 6.5 6 5.5 4.5 5 3.5 4 2.5 3 1.5 2 Güç emri Test Benzetim.5 1 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 22 zaman (s) Şekil 17: İleri beslemeli kontrol sisteminin benzetim ve test sonuçları Yapay Sinir Ağları ile Denetim Karakterizasyon testlerinde elde edilen veriler kullanılarak eğitilen Narma-L2 kontrolcüsü [6] sisteme Şekil 18 de gösterilen şekilde entegre edilmiştir. Gizli katman sayısını belirlemek için yakınsama testi ve iterasyon sayısını belirlemek için test yapılmıştır; gizli katman sayısı 5 ve azami iterasyon sayısı 3 kullanılmıştır. P e Narma L2 Denetimcisi i Model P ö P ö Şekil 18. Narma-L2 kullanılan istemin genel blok diyagramı Tasarlanan denetimci kullanılarak gerçekleştirilen bilgisayar benzetimleri ve yapılan testlerde güç emirlerinin çok iyi bir şekilde takip edildiği; ayrıca sistem cevabının da hızlandığı ancak aşımların arttığı görülmüştür (Şekil 19). 9.5 1 8.5 9 7.5 8 6.5 7 5.5 6 4.5 5 3.5 4 2.5 3 Power Güç emri Command 1.5 2 Experiment Test result.5 1 Simulation Benzetim result 2 4 6 8 1 12 14 16 18 2 22 zaman time (s) (s) Şekil 19: Narma-L2 kullanılan kontrol sisteminin benzetim ve test sonuçları 1
Dış Döngü: Açı Geribeslemesi Flap miline konulan açı ölçerler sayesinde açı geribeslemesi alınarak güç emirlerinin flap açısında oluşan hatalar doğrultusunda güncellenmesi amaçlanmıştır. Bu döngü için PI (oransal-integral) bir kontrolcü tasarlanmıştır (Şekil 2). θ e - θ h Kontrolcü G θp P Mekanizma ŞBA θ ö θ ö Şekil 2: Açı geribeslemeli dış döngü kontrol sisteminin genel blok diyagramı Antagonistik Sistemin Bütünü Flap milinin açısında oluşan hatalara göre oluşturulan güç emirleri incelenerek hangi mekanizmanın çalıştırılacağına karar veren bir karar bloğu kullanılmıştır (Şekil 21). MATLAB STATEFLOW araç kutusu kullanılarak hazırlanan bu blokta gelen emrin artış veya azalışına göre hangi mekanizmaya emir gönderileceği anlaşılmaktadır. Eğer güç emirlerinde bir artış varsa 1. mekanizma çalışarak flapı istenen konuma getirmekte; öte yandan güç emrinde bir azalma olursa 2. mekanizma çalışmaktadır. Hem ileri besleme takviyeli oransal-integral denetimci hem de Narma-L2 denetimci kullanılarak bilgisayar benzetimleri çalıştırılmış ve her iki durumda da ele alınan kontrol sistemlerinin açı takibinin oldukça iyi olduğu gözlenmiştir (Şekil 22). Şekil 21: Kontrol sisteminin benzetim modeli 11
Flap Açısı ( o ) Flap Açısı ( o ) 1 Açı emri Açı ölçüm 1 Açı emri Açı ölçüm 5 5-5 -5-1 5 1 15 2 zaman (s) İleri besleme takviyeli PI kontrolcü -1 5 1 15 2 zaman (s) Narma-L2 kontrolcü Şekil 22: Her iki kontrolcü ile benzetim sonuçları SONUÇ Bu çalışma kapsamında ele alınan ve İHAlar gibi flap tipi aerodinamik kontrol yüzeylerine sahip uçan sistemlerde flap kontrolünde kullanılmak üzere tasarlanan ŞBA tipi eyletim sistemlerinin kendilerinden beklenen başarım gereksinimlerini karşıladığı, gerek bilgisayar benzetimleri ve gerekse testlerden elde edilen sonuçlardan görülmektedir. Belirtilen kapsamda önerilen ve karşılıklı olarak çalışan özdeş iki ters krank biyel mekanizmadan oluşan antagonistik yapının iki döngülü kontrol sistemi şemasıyla oldukça iyi kontrol edilebildiği ve özellikle iç kontrol döngüsünde el alınan güç döngüsünün de yardımıyla oldukça iyi bir açısal konum kontrolü gerçekleştirilebildiği gözlenmektedir. Özellikle ileri beslemeli PI tipi kontrolcülerin kullanıldığı kontrol sistemlerinin başarımları oldukça tatminkârdır. Diğer taraftan, daha fazla giriş ve çıkış verisi kullanılarak gerçekleştirilecek bir ağ eğitimi çalışması ile, karakterizasyon sırasında öngörülemeyen belirsizliklerin olumsuz etkisini de enaza indirecek şekilde yapay sinir ağlı kontrol sistemi şeması da iyileştirilebilir. Çalışma, farklı tip ŞBA tel tipleri ve değişik büyüklükteki flap geometrileri için de uyarlanabilecektir. Diğer taraftan, yukarıda verilen karakterizasyon çalışmalarının sonuçlarından da anlaşılacağı üzere, önerilen ŞBA lı kontrol sistemi yapısı yüksek bant genişliği istenen durumlar için uygun değildir. Kaynaklar [1] Söylemez (Dönmez) B., Design and Analysis of a Linear Shape Memory Alloy Actuator, Doktora Tezi, O.D.T. Ȕ, Ocak 29. [2] Dönmez B. and Kadıoğlu S., Şekil Bellekli Alaşımlı Teller için Elektro-Termo-Mekanik Karakterizasyon Cihazı, SAVTEK 28, Ankara, Türkiye, June 28. [3] Htike, T., Ngwe, T. T. ve Myint, Y. M., Practical Approach to Rudder Control System for UAV using Low Cost MEMS Sensors, World Academy of Science, Engineering and Technology, Cilt: 42, s. 357-361, 28 [4] Türkoğlu, K., Özdemir, U., Nikbay, M. ve Jafarov, M., PID Parameter Optimization of an UAV Longitudinal Flight Control System, World Academy of Science, Engineering and Technology, Cilt: 45, s. 34-345, 28 [5] Tabrizi, V. A. ve Moallem, M., Nonlinear Position Control of Antagonistic Shape Memory Alloy Actuators, Proceedings of the 27 American Control Conference, New York City, ABD, s. 88-93, Temmuz 27 [6] Matlab, Neural Network Toolbox, Narma L2 Controller, The Mathworks Inc., 27. [7] Doitsidis, L., Valavanis, K. P., Tsourveloudis, N. C. ve Kontitsis, M., A Framework for Fuzzy Logic Based UAV Navigation and Control, Proceedings of the 24 IEEE International Conference on Robotics and Automation, New Orleans, LA, ABD, Nisan 24 12
[8] AISwailem, S. I., Application of Robust Control in Unmanned Vehicle Flight Control System Design, Doktora Tezi, Cranfield University, College of Aeronautics, Mart 24 [9] Attar, M., Advanced Flight Control Concepts for UAVs, IAI Engineering Division, İsrail, 22 [1] D. Reynearts and Brussels H., Design Aspects of Shape Memory Actuators, Mechatronics, Cilt. 8, s: 635-656, 1997. [11] B. Kuo, Automatic Control Systems, Prentice-Hall Inc., 1995. [12] C.M. Wayman, T.W. Duerig, K.N. Melton, An Introduction to Martensite and Shape Memory, Engineering Aspects of Shape Memory Alloys, Butterworth-Ileinemann, 199. [13] TAI Ağ Sayfası, http://www.tai.com.tr/ds_resource/image/content/turna.jpg 13