Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning
Introduction. 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 cont...
Gespeichert in:
| Datum: | 2026 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/347616 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Electrical Engineering & Electromechanics |
Institution
Electrical Engineering & Electromechanics| _version_ | 1856543545781911552 |
|---|---|
| author | Mostefaoui, H. Tahraoui, S. Souaihia, M. Taleb, R. Mostefaoui, M. |
| author_facet | Mostefaoui, H. Tahraoui, S. Souaihia, M. Taleb, R. Mostefaoui, M. |
| author_sort | Mostefaoui, H. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-01-01T22:10:06Z |
| description | Introduction. 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. Problem. The TRMS features strong nonlinear dynamics and cross-coupling effects that challenge conventional control methods. Manual tuning of control parameters often results in suboptimal performance and reduced robustness. 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. Methodology. The new approach integrates the SOA with LQR control theory. The SOA determines the best values of Q and R matrices by minimizing a cost function defined by system performance metrics. SOA-optimized LQR is evaluated through simulations and contrasted with the classical LQR under identical conditions. Population size is 50 agents with a maximum of 100 iterations to achieve convergence. Results. Simulation results show that the SOA-optimized LQR has a remarkable improvement in the system’s time response. In comparison to the classical LQR, these results provide a shorter settling time from 7.35 s to 5.34 s (≈28 %), decreases overshoot (≈3 % vs. 30 % open loop), increases damping, and reduces oscillations. The pitch and yaw angle responses across several control schemes clearly demonstrate the superior performance of the proposed optimization technique. Scientific novelty. This work demonstrates, for the first time, the use of SOA for optimal tuning of LQR in a TRMS benchmark. It opens new avenues to enhance the performance of high-order nonlinear systems, pointing toward more accurate and stable control techniques in industrial and aerospace engineering fields. Practical value. The technique provides an efficient method to enhance the functionality of complex nonlinear systems without requiring manual tuning, and it has potential applications in the industrial and aerospace areas. References 38, tables 3, figures 4. |
| first_indexed | 2026-02-08T08:04:56Z |
| format | Article |
| id | eiekhpieduua-article-347616 |
| institution | Electrical Engineering & Electromechanics |
| language | English |
| last_indexed | 2026-02-08T08:04:56Z |
| publishDate | 2026 |
| publisher | National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | eiekhpieduua-article-3476162026-01-01T22:10:06Z Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning Mostefaoui, H. Tahraoui, S. Souaihia, M. Taleb, R. Mostefaoui, M. seagull optimization algorithm linear quadratic regulator twin rotor multi-input multi-output system parameter tuning control performance алгоритм оптимізації «чайка» лінійний квадратичний регулятор двороторна багатовхідна багатовихідна система налаштування параметрів характеристики керування Introduction. 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. Problem. The TRMS features strong nonlinear dynamics and cross-coupling effects that challenge conventional control methods. Manual tuning of control parameters often results in suboptimal performance and reduced robustness. 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. Methodology. The new approach integrates the SOA with LQR control theory. The SOA determines the best values of Q and R matrices by minimizing a cost function defined by system performance metrics. SOA-optimized LQR is evaluated through simulations and contrasted with the classical LQR under identical conditions. Population size is 50 agents with a maximum of 100 iterations to achieve convergence. Results. Simulation results show that the SOA-optimized LQR has a remarkable improvement in the system’s time response. In comparison to the classical LQR, these results provide a shorter settling time from 7.35 s to 5.34 s (≈28 %), decreases overshoot (≈3 % vs. 30 % open loop), increases damping, and reduces oscillations. The pitch and yaw angle responses across several control schemes clearly demonstrate the superior performance of the proposed optimization technique. Scientific novelty. This work demonstrates, for the first time, the use of SOA for optimal tuning of LQR in a TRMS benchmark. It opens new avenues to enhance the performance of high-order nonlinear systems, pointing toward more accurate and stable control techniques in industrial and aerospace engineering fields. Practical value. The technique provides an efficient method to enhance the functionality of complex nonlinear systems without requiring manual tuning, and it has potential applications in the industrial and aerospace areas. References 38, tables 3, figures 4. Вступ. 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. Проблема. TRMS характеризується сильною нелінійною динамікою та ефектами перехресного зв’язку, що кидають виклик традиційним методам управління. Ручне налаштування параметрів керування часто призводить до неоптимальних характеристик та зниження надійності. 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. Методика. Новий підхід інтегрує SOA з теорією управління LQR. SOA визначає найкращі значення матриць Q і R шляхом мінімізації функції вартості, яка визначається метриками продуктивності системи. Оптимізований за допомогою SOA LQR оцінюється за допомогою моделювання та порівнюється з класичним LQR за ідентичних умов. Кількість становить 50 агентів з максимумом 100 ітерацій для досягнення збіжності. Результати. Результати моделювання показують, що оптимізований SOA LQR забезпечує значне покращення часу відгуку системи. У порівнянні з класичним LQR, ці результати забезпечують більш короткий час встановлення з 7,35 с до 5,34 с (≈28 %), зменшують перерегулювання (≈3 % порівняно з 30 % у розімкнутому контурі), збільшують демпфування і зменшують коливання. Реакції кутів за висотою та напрямком для кількох схем управління наочно демонструють високу продуктивність запропонованого методу оптимізації. Наукова новизна. У цій роботі вперше демонструється використання SOA для оптимального налаштування LQR у TRMS. Це відкриває нові можливості для підвищення продуктивності нелінійних систем високого порядку, вказуючи шлях до більш точних та стабільних методів управління в промисловій та аерокосмічній техніці. Практична значимість. Метод забезпечує ефективне підвищення функціональності складних нелінійних систем без необхідності ручного налаштування та має потенційні галузі застосування у промисловій та аерокосмічній техніці. Бібл. 38, табл. 3, рис. 4. National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" and Аnatolii Pidhornyi Institute of Power Machines and Systems of NAS of Ukraine 2026-01-02 Article Article application/pdf http://eie.khpi.edu.ua/article/view/347616 10.20998/2074-272X.2026.1.05 Electrical Engineering & Electromechanics; No. 1 (2026); 38-43 Электротехника и Электромеханика; № 1 (2026); 38-43 Електротехніка і Електромеханіка; № 1 (2026); 38-43 2309-3404 2074-272X en http://eie.khpi.edu.ua/article/view/347616/334580 Copyright (c) 2025 H. Mostefaoui, S. Tahraoui, M. Souaihia, R. Taleb, M. Mostefaoui http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 |
| spellingShingle | seagull optimization algorithm linear quadratic regulator twin rotor multi-input multi-output system parameter tuning control performance Mostefaoui, H. Tahraoui, S. Souaihia, M. Taleb, R. Mostefaoui, M. Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning |
| title | Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning |
| title_alt | Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning |
| title_full | Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning |
| title_fullStr | Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning |
| title_full_unstemmed | Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning |
| title_short | Advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning |
| title_sort | advanced control of twin rotor multi-input multi-output systems using seagull optimization for linear quadratic regulator tuning |
| topic | seagull optimization algorithm linear quadratic regulator twin rotor multi-input multi-output system parameter tuning control performance |
| topic_facet | seagull optimization algorithm linear quadratic regulator twin rotor multi-input multi-output system parameter tuning control performance алгоритм оптимізації «чайка» лінійний квадратичний регулятор двороторна багатовхідна багатовихідна система налаштування параметрів характеристики керування |
| url | http://eie.khpi.edu.ua/article/view/347616 |
| work_keys_str_mv | AT mostefaouih advancedcontroloftwinrotormultiinputmultioutputsystemsusingseagulloptimizationforlinearquadraticregulatortuning AT tahraouis advancedcontroloftwinrotormultiinputmultioutputsystemsusingseagulloptimizationforlinearquadraticregulatortuning AT souaihiam advancedcontroloftwinrotormultiinputmultioutputsystemsusingseagulloptimizationforlinearquadraticregulatortuning AT talebr advancedcontroloftwinrotormultiinputmultioutputsystemsusingseagulloptimizationforlinearquadraticregulatortuning AT mostefaouim advancedcontroloftwinrotormultiinputmultioutputsystemsusingseagulloptimizationforlinearquadraticregulatortuning |