Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning

Abstract

During the past decade, advanced control of complex multi-input multi-output (MIMO) systems has been a sustained focus owing to their growing use in aerospace and robotic platforms. The twin rotor MIMO system (TRMS) serves as a helicopter-like benchmark system for testing advanced control techniques. Its nonlinear behavior and significant cross-coupling render it difficult to control using traditional methods. The goal of this study is to optimize the linear quadratic regulator (LQR) weighting matrices Q and R for the TRMS using the seagull optimization algorithm (SOA) to improve transient performance, minimize overshoot, and accelerate stabilization in both pitch and yaw compared to classical LQR tuning. Протягом останнього десятиліття розширене управління складними багатовходовими та багатовихідними (MIMO) системами знаходилося в центрі уваги у зв'язку з їх зростаючим використанням в аерокосмічній техніці та робототехніці. Двороторна MIMO система (TRMS) служить еталонною системою, подібною до вертольоту, для тестування передових методів управління. Її нелінійна поведінка та значний перехресний зв’язок ускладнюють управління традиційними методами. Метою роботи є оптимізація вагових матриць Q і R лінійно-квадратичного регулятора (LQR) для TRMS з використанням алгоритму оптимізації "Чайка" (SOA) для покращення перехідних характеристик, мінімізації перерегулювання та прискорення стабілізації як за висотою, так і за напрямком в порівнянні з класичним LQR налаштуванням.