Design and Real-Time Position Control of a Twin-Rotor Aerodynamic System with IMU and Encoder Feedback

Öz

This study focuses on the design of a twin-rotor aerodynamic system and the development of a control structure aimed at achieving stable position control in the pitch and yaw axes. The system is driven by Brushless Direct Current (BLDC) motors, where the pitch axis is controlled using an MPU6050 Inertial Measurement Unit (IMU) sensor, and the yaw axis is controlled using an incremental rotary encoder. The data obtained from the IMU were filtered and converted into angular position information, while the encoder signals were processed through an interrupt-based structure to calculate angular displacement. The control algorithm was executed in real time, and PWM signals were utilized to command the motors. The Proportional, Integral, Derivative (PID) parameters were tuned using the Ziegler–Nichols method, enabling the system to exhibit a fast, stable, and low-overshoot position response in both axes. The developed control structure was designed to be tested and modeled under conditions similar to those of real-world drone, fixed-wing, and rotary-wing unmanned aerial vehicle (UAV) systems. In this context, the use of an IMU sensor not only allowed the system to be evaluated in an aerodynamically realistic scenario but also contributed to the literature on sensor-based control systems. Experimental analyses conducted with a 10 ms sampling period demonstrated that the designed system could maintain stability under both static and dynamic conditions and is resistant to external disturbances. Furthermore, a comparative performance analysis between the IMU- and encoder-based measurement systems was carried out.

Anahtar Kelimeler

• BLDC motor
• twin rotor system
• encoder
• real-time control
• IMU sensor.

IMU ve Enkoder Geri Beslemeli Çift Rotorlu Aerodinamik bir Sistemin Tasarımı ve Gerçek Zamanlı Konum Kontrolü

Öz

Bu çalışma, çift rotorlu aerodinamik bir sistemin tasarımını ve sistemin yunuslama (pitch) ile yalpalama (yaw) eksenlerinde kararlı konum kontrolünün sağlanmasına yönelik kontrol yapısının geliştirilmesini konu almaktadır. Fırçasız Doğru Akım (FDA) motorlarla tahrik edilen sistemde, pitch ekseninin kontrolü için MPU6050 Ataletsel Ölçüm Birimi (Inertial Measurement Unit, IMU) sensörü, yaw ekseninin kontrolü için ise artımsal döner (rotary) enkoder kullanılmıştır. IMU sensöründen elde edilen veriler filtrelenerek açısal konum bilgisine dönüştürülmüş, enkoder verileri ise kesme yapısı üzerinden işlenerek açı hesaplanmıştır. Kontrol algoritması gerçek zamanlı olarak çalıştırılmış ve motorlara darbe genişlik modülasyonu (Pulse Width Modulation, PWM) sinyalleri aracılığıyla komutlar uygulanmıştır. Kontrol yapısında yer alan oransal, integral ve türev (Proportional, Integral, Derivative, PID) parametreleri Ziegler–Nichols yöntemi ile ayarlanmış ve sistemin her iki eksende de hızlı, kararlı ve düşük aşma oranına sahip bir konum tepkisi sergilemesi sağlanmıştır. Geliştirilen kontrol yapısı, gerçek dünyadaki drone, sabit kanatlı ve döner kanatlı insansız hava aracı (İHA) sistemlerine benzer koşullarda test edilip modellenebilmesi amacıyla tasarlanmıştır. Bu kapsamda IMU sensörünün kullanımı, sistemin aerodinamik açıdan gerçek uygulamalara yakın bir senaryoda değerlendirilmesini sağlamış ve sensör tabanlı kontrol sistemleri alanındaki çalışmalara katkı sunmuştur. 10 ms örnekleme süresiyle yürütülen deneysel analizler, tasarlanan sistemin statik ve dinamik koşullarda kararlılığını koruyabildiğini ve dışsal bozuculara karşı dirençli olduğunu göstermiştir. Ayrıca, IMU ve enkoder tabanlı ölçüm sistemlerinin karşılaştırmalı performans analizi gerçekleştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• FDA motor
• çift rotorlu sistem
• enkoder
• gerçek zamanlı kontrol
• IMU sensörü.

Kaynakça

1. Ahmad U., Anjum W., Bukhari S. M. A. H2 and H∞ Controller Design of Twin Rotor System (TRS). Intelligent Control and Automation, 2023; 4(1), 55–62.
2. Chalupa P., Přikryl J., Novák J. Modelling of Twin Rotor MIMO System. Procedia Engineering, 2015; 100, 249–258.
3. Haruna A., Mohamed Z., Abdullahi A. M., Basri M. A. M. A Review of Control Algorithms for Twin Rotor Systems. Applications of Modelling and Simulation, 2023; 7, 93–99.
4. Kelekci E., Kizir S., Bingul Z. İki Serbestlik Dereceli Dört Rotor Sisteminin Tasarımı, Modellenmesi ve Kontrolü. International Symposium on Intelligent Technologies in Engineering and Science (ISITES), 2017; Baku – Azerbaijan, 1623–1631.
5. Doğruer T., Tan N. Real Time Control of Twin Rotor MIMO System with PID and Fractional Order PID Controller. Muğla Journal of Science and Technology, 2020; 6(1), 1–5.
6. Åström K. J., Hägglund T. PID Controllers: Theory, Design, and Tuning. Instrument Society of America, 1995.
7. Yücel A., Buğday Y., Efe M. Ö. Bir DC Motorun Gerçek Zamanlı Kontrolünde Üç Yöntem. Otomatik Kontrol Ulusal Toplantısı (TOK-2008), 1, 280–285.
8. Lee J., Kim H. Self-Tuning PID Control via a Hybrid Actor-Critic-Based Neural Structure for Quadcopter Control. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 2019; 95(4), 1023–1037.

9. Arduino. MPU6050 Gyroscope and Accelerometer Tutorial. Arduino Documentation, 2022.
10. Bosch Sensortec. (2013). MPU6050 Six-Axis (Gyro + Accelerometer) MEMS Motion Tracking Devices. Datasheet.
11. Kuo T., Lin C. Dynamic Modeling and Control of a Quadrotor Using PID and Adaptive Algorithms. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2020; 28(3), 455–468.
12. Arduino.cc. Serial Communication and Data Monitoring with Arduino. Arduino Documentation, 2025.
13. Dutta L., Das, D. K. A New Adaptive Explicit Nonlinear Model Predictive Control Design for a Nonlinear MIMO System: an Application to Twin Rotor MIMO System. International Journal of Control, Automation and Systems, 2021; 19(7), 2406–2419.
14. Moosapour S. S., Mehdipour H., Keramatzadeh M. Sliding Mode Disturbance Observer-Based Control of a Laboratory Twin Rotor Multi-İnput Multi-Output System. IEEE Access, 2025; 13, 394–406.
15. Ebirim K. U., Horri N. M., Prempain E. A 2DoF Twin Rotor MIMO System for Teaching and Research. IFAC-PapersOnLine, 2024; 58(16), 6–11.
16. Dutta L., Das, D. K. Nonlinear Disturbance Observer-Based Adaptive Explicit Nonlinear Model Predictive Control Design for a Class of Nonlinear MIMO System. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 2023; 59(2), 1965–1979.
17. Kim H. S., Kim, D. H. Stabilization controller design of quadrotor robot under one actuator breakdown. 56th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan (SICE), 2017; 847–850.
18. Zhang T. G., Kang Y., Buss M. Autonomous hovering of a vision/IMU guided quadrotor. IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 2009; 2870–2875.
19. Perez-Paina G., Pucheta M., Paz C. M. IMU- and exteroceptive sensor-based fusion for UAV control. 17th Workshop on Information Processing and Control (RPIC), 2017.
20. Ma Z. L., Li H. X., Li Q. Q. Flight and Hover Control System Design for a Mini-Quadrotor Based on Multi-Sensors. International Journal of Control, Automation and Systems, 2019; 17(2), 486–499.