The effect of electromagnetic processes on gyroscope readings in BLDC motors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The relevance of the work lies in the fact that vibration interference due to the operation of quadrocopter engines remains one of the key reasons for the deterioration in accuracy and stability of drone control systems. This interference, caused by a flux switching motor, can significantly affect the accuracy of accelerometer and gyroscope readings, reducing the overall navigation and stabilisation performance. Therefore, studying the properties of such disturbances and their influence on quadrocopter dynamics is an important and practical task. The objective of this paper is to determine vibration properties caused by flux switching motor, as well as their effect on quadrocopter performance. Methods. The methods of mathematical modelling, spectral analysis and experimental investigations are used in this work. Results. This paper proposes a modification to the quadrocopter model that considers these interferences. Modelling and experimental results confirm that vibration frequency is related to engine control and is present in the thrust force spectrum, which in turn is reflected in the readings from the gyroscope and accelerometer. The necessity of taking vibration noise into account for qualitative synthesis of quadrocopter control systems, as well as the development of new noise-tolerant algorithms is emphasized. Conclusions. Further research could focus on optimising the control architecture to account for the identified spectral interference. It could also involve developing more efficient filters that could deliver high performance and accuracy when noise interference is included.

About the authors

H. Pham Trong

Tomsk Polytechnic University

Email: tronghai180598@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-6272-890X

Graduate student in the Electrical power Engineering Department of the School of Energy Engineering

Russian Federation, Usova street, 7, Tomsk, Russia, 634050

A. A. Shilin

Tomsk Polytechnic University

Email: shilin@tpu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4761-7249
SPIN-code: 2790-9730

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Professor of the Department, Electrical power Engineering Department of the School of Energy Engineering

Russian Federation, Usova street, 7, Tomsk, Russia, 634050

M. T. Nguyen

MIREA – Russian Technological University

Author for correspondence.
Email: nguen_m@mirea.ru
ORCID iD: 0009-0002-7267-1121
SPIN-code: 5480-9970

Candidate of Engineering Sciences, Associate Professor of the Department of Informatics

Russian Federation, Vernadsky avenue, 78, Moscow, Russia, 119454

References

  1. Kurak S., Migdat H. Control and estimation of a quadcopter dynamical model. Periodicals of Engineering and Natural Sciences (PEN). 2018. Vol. 6. No. 1. Pp. 63–75. doi: 10.21533/pen.v6i1.164
  2. Cao N., Alan F.L. Inner–outer loop control for quadrotor UAVs with input and state constraints. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2015. Vol. 2. No. 5. Pp. 1797–1804. doi: 10.1109/TCST.2015.2505642
  3. Azfar A.Z., Hazry D. A simple approach on implementing IMU sensor fusion in PID controller for stabilizing quadrotor flight control. IEEE 7th International Colloquium on Signal Processing and its Applications. Penang. Malaysia. 2011. Pp. 28–32. doi: 10.1109/CSPA.2011.5759837
  4. Khatoon S., Shahid M., Chaudhary H. Dynamic modeling and stabilization of quadrotor using PID controller. International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI). Delhi. India. 2014. Pp. 746–750. doi: 10.1109/ICACCI.2014.6968383
  5. Rinaldi M., Stefano P., Giorgio G. A comparative study for control of quadrotor UAVs. AppliedSciences. 2023. Vol. 13. No. 6. Pp. 3464. doi: 10.3390/app13063464
  6. Belov N.V., Boris B.Ya. Building a mathematical model for controlling UAV altitude and angles of motion. Telecommunications and Information Technologies. 2018. Vol. 5. No. 1. Pp. 100–111. EDN: UROPEO. (In Russian)
  7. Oloo J.O. Design of extended kalman filter optimized fuzzy PID controller for a quadcopter in the event of one rotor failure: Dis. JKUAT-COETEC. 2021. 71 p.
  8. Kalachev Yu.N. SimInTech: modeling in electric drive. Moscow: DMK Press, 2022. Pp. 26–33. (In Russian)
  9. Bahari N.B., Jidin A.B., Abdullah M.N. et al. Modeling and simulation of torque hysteresis controller for brushless DC motor drives. IEEE Symposium on Industrial Electronics and Applications. Bandung, Indonesia. 2012. Pp. 152–155.
  10. Myasishchev A.A. Programming ESC controllers with SimonK and BLHeli firmware via Arduino and a flight controller. Electronic resource. 2019. Available at: https://www.researchgate.net/publication/332381105. (In Russian)
  11. Yadav P.M., Gadgune S.Y. Position and speed control of brushless DC motors using sensorless techniques: A review. International Journal of Engineering Research & Technology. 2019. Vol. 8. No. 1. Pp. 62–69.
  12. Dasari M., Reddy A.S., Kumar M.V. Modeling of a commercial BLDC motor and control using GA-ANFIS tuned PID controller. International Conference on Innovative Research In Electrical Sciences (IICIRES). Nagapattinam, India. 2017. Pp. 1–6. doi: 10.1109/IICIRES.2017.8078305
  13. Yamashita R.Y., Silva L.M., Santiciolli F.M. et al. Comparison between two models of BLDC motor, simulation and data acquisition. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2018. Vol. 40. ID: 63. doi: 10.1007/s40430-018-1020-0
  14. Ascorti L. An application of the extended Kalman filter to the attitude control of a quadrotor: Dis. Biblioteche e Archivi. 2012. Pp. 45–49.
  15. Kiruthika A., Rajan A.A., Rajalakshmi P. Mathematical modelling and speed control of a sensored brushless DC motor using intelligent controller. IEEE International Conference ON Emerging Trends in Computing, Communication and Nanotechnology (ICECCN). Tirunelveli, India. 2013. Pp. 211–216. doi: 10.1109/ICE-CCN.2013.6528495
  16. Hai P.T. Reasearh data for this article. URL: https://github.com/tronghai180598/1_articles (accessed: 30.05.2025).
  17. John B. Quadcopter Simulation and Control. Dynamics generated with PyDy. Available at: https://github.com/bobzwik/Quadcopter_SimCon (accessed: 05.10.2024).
  18. Cárdenas R.C., Morales C.A.C., Ospina J.P. et al. Mathematical modeling and identification of a quadrotor. Computational Science and Its Applications – ICCSA 2020: 20th International Conference. Cagliari, Italy, July 1–4, 2020, Proceedings, Part I 20. Springer International Publishing. 2020. Pp. 261–275. doi: 10.1007/978-3-030-58799-4_19
  19. Abdelhay S., Alia Z. Modeling of a quadcopter trajectory tracking system using PID controller. Procedia Manufacturing. 2019. Vol. 32. Pp. 564–571. doi: 10.1016/j.promfg.2019.02.253
  20. Nguyen N.P., Ming N.X., Thanh H.l.N.N. et al. Adaptive sliding mode control for attitude and altitude system of a quadcopter UAV via neural network. IEEE Access. 2021. Vol. 9. Pp. 40076–40085. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3064883
  21. Hoffmann F., Niklas G., Torsten B. Attitude estimation and control of a quadrocopter. IEEE / RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. 2010. P. 10721077. doi: 10.1109/IROS.2010.5649111
  22. Kalachev O. How I developed a quadcopter on ESP32 from scratch, Khabr. Available at: https://github.com/okalachev/flix. (In Russian)
  23. Open Source Autopilot For Drone Developers // PX4. URL: https://github.com/px4/px4-autopilot/ (accessed: 25.06.2024).
  24. Zhmud V.A., Kuznetsov K.A., Kondratyev N.O. et al. Accelerometer and gyroscope MPU6050: first inclusion on STM32 and study of readings in statics. Avtomatizatsiya i programmnaya inzheneriya [Automation and software engineering]. 2018. Vol. 3. No. 25. Pp. 9–22. EDN: YALYRF. (In Russian)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Pham Trong H., Shilin A.A., Nguyen M.T.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».