Safety Improvement of an Automatic Door System Using a Disturbance Observer and Neural Network

This paper proposes an automatic door system which improves the safety of conventional automatic door systems by complementing the external safety sensors. Disturbance observer using the model of automatic door system and neural network is designed. The proposed algorithm compares the observed disturbance with the output of neural network. Experimental results are presented to illustrate the feasibility of the proposed control strategy. The proposed strategy is expected to improve the safety of an automatic door system.

외란관측기와 신경 회로망을 이용한 자동문 시스템의 안전성 개선

편리성 및 방범의 용도로 사용이 늘어나고 있는 일반 자동문에서 출입자의 충돌이나 끼임 사고 같은 안전사고가 발생하고 있다. 본 논문은 출입문으로 사용되고 있는 자동문의 안전성 개선에 관한 것으로, 기존의 외부 안전 센서들을 보완하는 방법을 제안하고자 한다. 자동문 모델링을 통해 외란 관측기를 설계하고, 신경 회로망을 설계하여 관측된 외란과 신경 회로망의 출력의 오차를 비교하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 기법의 타당성과 유효성을 실험을 통해 증명한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 자동문의 안전성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.