Data-driven system identification and model predictive control of a multirotor with an unknown suspended payload
Date
2022-04
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Stellenbosch : Stellenbosch University
Abstract
ENGLISH ABSTRACT: This thesis considers the problem of stabilised control for a multirotor with an unknown
suspended payload. The swinging payload negatively affects the multirotor flight dynamics
by inducing oscillations in the system. An adaptive control architecture is proposed to
damp these oscillations and produce stable flight with different unknown payloads. The
architecture includes a data-driven system identification method that assumes no prior
knowledge of the payload dynamics. This method is demonstrated in simulation and
with practical flight data. Model Predictive Control (MPC) is applied for swing damping
control and is verified with Hardware-in-the-Loop (HITL) simulations.
A parameter estimator and Linear Quadratic Regulator (LQR) is used as a baseline control
architecture. The LQR uses a predetermined model of the system, which is completed with
estimates of the payload mass and cable length. The newly proposed architecture uses
Dynamic Mode Decomposition with Control (DMDc) to estimate a linear state-space model
and approximate the dynamics without using a predetermined model. The architecture
was also tested with a Hankel Alternative View Of Koopman (HAVOK) algorithm which
was extended in this work to account for control. An MPC uses the data-driven model to
control the multirotor and damp the payload oscillations.
A Simulinkā¢ simulator was designed and verified with practical data. Within simulations
both the baseline and proposed architectures produced near swing-free control with
different payload masses and cable lengths. Even with a dynamic payload producing
irregular oscillations, both methods achieved stabilised control. Both architectures also
showed effective disturbance rejection. Despite the baseline method using an accurate
predetermined model, the proposed method produced equal performances without prior
knowledge of the dynamics. The baseline performance degraded significantly with a
changed multirotor mass because this parameter was not considered as an unknown. In
contrast, the proposed method consistently produced good performances.
The accuracy of the DMDc models was verified with practical flight data. The proposed
control architecture was also demonstrated in HITL simulations. The hardware executed
the MPC at the desired frequency, producing near swing-free control within a Gazebo
simulator. Overall, it was shown that the proposed control architecture is practically
feasible. Without knowledge of the payload dynamics, a data-driven model can be used
with MPC for effective swing damping control with a multirotor.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Hierdie tesis hanteer die probleem van gestabiliseerde beheer vir ān multirotor hommeltuig met ān onbekende hangende loonvrag. Die swaaiende loonvrag beĀØınvloed die vlugdin amika deur ossillasies in die stelsel te veroorsaak. ān Aanpasbare beheerargitektuur word voorgestel om hierdie ossillasies te demp vir stabiele vlugte met verskillende onbekende loonvragte. Die argitektuur maak gebruik van ān datagedrewe stelsel-identifikasiemetode wat geen voorafkennis van die loonvragdinamika gebruik nie. Hierdie metode word in simulasies en met praktiese vlugdata gedemonstreer. Model Voorspellende Beheer (MVB) word toegepas vir swaaidempingsbeheer en word geverifieer met Hardeware-in-die-Lus (HIDL) simulasies. ān Parameter-afskatter en LineĖere Kwadratiese Gaussiese (LKG) word in die basislyn beheerargitektuur gebruik. Die LKG gebruik ān voorafbepaalde model van die sisteem wat voltooi word met afskattings van die loonvragmassa en kabellengte. Die nuwe voorgestelde argitektuur gebruik Dinamiese Modus Ontbinding met beheer (DMOb) om ān lineĖere toestand-ruimte model te bereken en die dinamika af te skat sonder ān voorafbepaalde model. Die argitektuur is ook getoets met ān Hankel Alternatiewe Siening van Koopman (HASK)-algoritme wat in hierdie werk uitgebrei is om beheer in te sluit. ān MVB gebruik die data-gedrewe model om die multirotor te beheer en die loonvrag se ossillasies te demp. ān Simulinkā¢-simululeerder is ontwerp en geverifieer met praktiese data. In simulasies het beide die basislyn en voorgestelde argitekture byna-swaaivrye beheer met verskillende loon vragmassas en kabellengtes geproduseer. Selfs met ān dinamiese loonvrag wat onreĀØelmatige ossillasies voortbring, het beide metodes gestabiliseerde beheer tot gevolg gehad. Beide ar gitekture het ook effektiewe versteuringsverwerping getoon. Al gebruik die basislynmetode ān akkurate voorafbepaalde model, het die voorgestelde metode gelyke prestasies gelewer sonder voorafkennis van die dinamika. Die basislyn prestasie het aansienlik afgeneem vir ān aangepaste multirotormassa omdat hierdie parameter nie as ān onbekende beskou is nie. Daarteenoor het die voorgestelde metode deurgaans goeie prestasies gelewer. Die akkuraatheid van die DMOb modelle is geverifieer met praktiese vlugdata. Die voorgestelde beheerargitektuur is ook in HIDL-simulasies gedemonstreer. MVB is teen die verlangde frekwensie uitgevoer en het byna-swaaivrye beheer in ān Gazebo-simululeerder gelewer. In die geheel is dit gewys dat die voorgestelde beheerargitektuur prakties uitvoerbaar is. Sonder kennis van die loonvragdinamika kan ān data-gedrewe model met MVB gebruik word vir effektiewe swaaidempingsbeheer met ān multirotor.
AFRIKAANSE OPSOMMING: Hierdie tesis hanteer die probleem van gestabiliseerde beheer vir ān multirotor hommeltuig met ān onbekende hangende loonvrag. Die swaaiende loonvrag beĀØınvloed die vlugdin amika deur ossillasies in die stelsel te veroorsaak. ān Aanpasbare beheerargitektuur word voorgestel om hierdie ossillasies te demp vir stabiele vlugte met verskillende onbekende loonvragte. Die argitektuur maak gebruik van ān datagedrewe stelsel-identifikasiemetode wat geen voorafkennis van die loonvragdinamika gebruik nie. Hierdie metode word in simulasies en met praktiese vlugdata gedemonstreer. Model Voorspellende Beheer (MVB) word toegepas vir swaaidempingsbeheer en word geverifieer met Hardeware-in-die-Lus (HIDL) simulasies. ān Parameter-afskatter en LineĖere Kwadratiese Gaussiese (LKG) word in die basislyn beheerargitektuur gebruik. Die LKG gebruik ān voorafbepaalde model van die sisteem wat voltooi word met afskattings van die loonvragmassa en kabellengte. Die nuwe voorgestelde argitektuur gebruik Dinamiese Modus Ontbinding met beheer (DMOb) om ān lineĖere toestand-ruimte model te bereken en die dinamika af te skat sonder ān voorafbepaalde model. Die argitektuur is ook getoets met ān Hankel Alternatiewe Siening van Koopman (HASK)-algoritme wat in hierdie werk uitgebrei is om beheer in te sluit. ān MVB gebruik die data-gedrewe model om die multirotor te beheer en die loonvrag se ossillasies te demp. ān Simulinkā¢-simululeerder is ontwerp en geverifieer met praktiese data. In simulasies het beide die basislyn en voorgestelde argitekture byna-swaaivrye beheer met verskillende loon vragmassas en kabellengtes geproduseer. Selfs met ān dinamiese loonvrag wat onreĀØelmatige ossillasies voortbring, het beide metodes gestabiliseerde beheer tot gevolg gehad. Beide ar gitekture het ook effektiewe versteuringsverwerping getoon. Al gebruik die basislynmetode ān akkurate voorafbepaalde model, het die voorgestelde metode gelyke prestasies gelewer sonder voorafkennis van die dinamika. Die basislyn prestasie het aansienlik afgeneem vir ān aangepaste multirotormassa omdat hierdie parameter nie as ān onbekende beskou is nie. Daarteenoor het die voorgestelde metode deurgaans goeie prestasies gelewer. Die akkuraatheid van die DMOb modelle is geverifieer met praktiese vlugdata. Die voorgestelde beheerargitektuur is ook in HIDL-simulasies gedemonstreer. MVB is teen die verlangde frekwensie uitgevoer en het byna-swaaivrye beheer in ān Gazebo-simululeerder gelewer. In die geheel is dit gewys dat die voorgestelde beheerargitektuur prakties uitvoerbaar is. Sonder kennis van die loonvragdinamika kan ān data-gedrewe model met MVB gebruik word vir effektiewe swaaidempingsbeheer met ān multirotor.
Description
Thesis (MEng)--Stellenbosch University, 2022.
Keywords
Data-Driven System Identification, UCTD, Model Predictive Control, Multirotor, Suspended payload