Abstract
For the shake of control for movement object, control theory like neural network, nonlinear model predictive control(NMPC) is realized on digital high speed computer. Predictor of flight control system(FCS) based nonlinear model predictive control has to be satisfied with response for hard real-time to perform applications on each module in the FCS. Simultaneously, It gives a serious consideration accuracy to give full play to FCS's performance. Error of mathematical aspect affects realization of whole algorithm. But factors of bring mathematical error is not considered to calculate final accuracy on parameter of predictor. In this paper, Predictor was made using load control model on the digital computer for design FCS at hard real-time and is shown response time on realization algorithm. And is shown realization algorithm of high effective predictor over the accuracy. The predictor was realized on the load control model using Euler method, Heun method, Runge-Kutta and Taylor method.
운동하는 물체를 제어하기 위한 제어이론은 디지털 컴퓨터(임베디드시스템)를 이용하여 복잡한 신경망 이론, 인공지능 이론, 비선형 모델 예측 제어 이론등이 제어기 설계 단계에서 구현되고 있다. 비행제어 시스템의 비선형 모델 예측 제어 예측기는 구현하는 컴퓨터의 성능과 각종 모듈의 응용프로그램을 하드실시간(Hard Real-Time)으로 처리할 수 있도록 응답 시간을 충족 하여야 한다. 이와 동시에 제어 시스템에의 성능을 충분히 발휘할 수 있는 정확성도 고려하여야 한다. 수학적 영역에서의 오류는 전체 알고리즘 구현에 영향을 준다. 그러나 이러한 수학적 오류 발생 요인은 예측기에서 생성되는 파라미터에서 최종 정확도 계산에 가끔 고려하지 않는다. 본 논문에서는 비행체 제어를 위한 디지털 제어 시스템에서 하드실시간 하중제어 모델 예측기를 구현하고, 알고리즘의 응답시간을 살펴본다. 또한 이에 따른 정밀도를 보장하는 고효율 예측기를 구현하는 알고리즘을 살펴본다. 예측기는 하중 제어 모델에서 오일러 방법, Heun 방법, Runge-kutta 방법, 테일러 방법의 수치적분 알고리즘을 사용하여 구현된다.