멀티로터 비행체는 여러 개의 로터로 이루어진 무인 비행로봇으로서, 로터의 개수에 따라서 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터, 옥토로터 등으로 나누어 진다. 멀티로터는 수직이착륙 및 정지비행과 같은 높은 기동성으로 인하여 다른 무인 비행로봇에 비하여 험준한 산학지역 및 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역의 정찰 및 감시 등 여러 응용분야에 유용하게 활용될 수 있다. 하지만, 멀티로터는 불확실한 외부 환경 및 외란의 영향에 쉽게 노출될 수 있어 강건한 자세 및 비행제어 기법의 적용을 필요로 한다. 본 논문에서는 강인제어기법 중 하나인 슬라이딩 모드제어기를 설계 및 임베디드 알고리듬을 구현을 통하여 실시간 실내 비행실험을 위한 시스템을 구성하고, 실시간 위치제어 및 자세 안정화에 대한 실내 비행실험을 수행하였다. 특히, 불확실한 외부환경에 대한 강건한 비행특성을 검증하기 위하여 외란을 삽입하여 비행시험을 통해 성능을 검증하였다.
This paper presents an application of Mixed-Sensitivity H$_{\infty}$ control of a flexible manipulator. Firstly the detail model transfer function is derived from system identification. The objective is to position the free end of the beam with model including uncertainties and disturbance. we derive multiplicative uncertainties based on frequency response from difference between detail model and reduced model for designing controller. Finally we compare simulation results with experimental results.
A switching control using multiple gains in the fuzzy rule is newly proposed for an abruptly changing hydraulic servo system. The proposed scheme employs fuzzy PID control, where modified input parameters are used, and LVQNN(Learning Vector Quantization Neural Network) as a switching controller (supervisor). Simulation and experimental studies have been carried out to validate and illustrate the proposed controller.
본 논문에서는 원격 제어 시스템에 있어 조작자와 기계사이의 시각적 또는 근육지각운동의 연결에 있어서 조작자의 안정된 작업환경을 확보하기 위해 가상 모델을 이용하고, 또한 가변 시간 지연의 추정 및 예측 기법을 적용함으로써 원격조작의 실현성을 향상시키기 위한 방법을 제시하고 있다. 원격제어시스템에서의 실현성 향상을 위해 가상 모델을 설계하고, 가상의 모델이 원격의 로봇과 시간적으로 동일한 움직임을 할 수 있도록 구성함으로서 조작자는 원격의 로봇을 가상의 모델을 통해 조작할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 원격조작으로 가상의 모델을 제어함으로써 원격의 로봇을 제어하고, 가상의 모델을 통해 원격의 로봇의 실시간 제어에 가능성을 제시하였다.
본 논문은 유도전동기를 저속에서 강건하게 제어할 수 있도록 개선된 벡터 제어에 관한 연구이다. 유도전동 기가 정격 속도의 10% 이하인 저속에서 구동될 경우 고조파에 의하여 발생하는 단위 벡터각 오차를 보상하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 저속 및 과도상태에서 회전자 파라미터 변화에 대하여 강건하게 운전하도록 회전 자 시정수에 동조하는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 벡터 제어를 이용하여 자속과 토오크 리플을 감소시킴으로써 저속에서 안정된 출력특성을 얻을 수 있었다. 입출력이 정현적인 상태일 때, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어 및 간접 벡터 제어의 저속 특성을 비교 분석하였고, 고조파가 함유된 상태에서 각각의 제어 특성을 비교 분석하였다. 그리고 회전자 시정수의 추종 성능은 시뮬레이션으로 확인하였다. 전체 제어 시스템을 실제의 하드웨어로 구현하고, 제안한 벡터 제어와 직접 벡터 제어를 비교 분석하였다. 두 제어 기법을 저속에서 실험 한 결과, 정상상태에서 직접 벡터를 기준으로 할 경우 토오크 리플이 45% 개선된 특성을 얻었다. 또한 자속 전류 리플은 0.2 p.u. 감소하였고, 토오크 전류 리플은 0.6 p.u. 감소함을 확인하였다. 그리고 회전자 시정수의 변화에 대하여 동조됨을 확인하였다. 따라서 저속에서 제안한 벡터 제어의 타당성과 강건성을 입증하였다.
Nonlinear robust attitude controller for 3-axis stabilized spacecraft is designed. Robust stability analysis for nonlinear spacecraft system with disturbance is conducted. External disturbances and parametric uncertainties decrease Spacecraft's attitude pointing accuracy. Sliding Mode Control(SMC) provides stability of system in the face of these disturbances and uncertainties. The concept of quadratic boundedness and quadratic stability are applied to the robust analysis for the nonlinear spacecraft system subject to bounded disturbance torques. Numerical simulation is conducted to compare the analysis result and actual nonlinear simulation. The simulation show that analysis result is valid.
단일 센서 기반 반향음 제어 시스템은 하나의 센서 신호로부터 입사음과 반향음을 분리하여 추정하고, 입사신호로부터 반대위상의 신호를 발생시킴으로써 반향음을 감소시킨다. 본 논문에서는 단일 센서 기반 반향음 제어 시스템을 위한 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 측정된 반향음 경로와 제어 경로의 임펄스 응답을 사용하여 최적 제어 필터 설계가 가능함을 보였다. 제안된 최적 필터를 기반으로 하는 반향음 제어 알고리즘은 기존의 적응 필터 기반 알고리즘에 비해 더 우수한 제어 성능을 얻을 수 있으며, 초기 수렴시간 없이 반향음을 효과적으로 제어한다. 1차원 음향 덕트 환경에서 얻어진 신호를 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과로부터 제안한 최적 필터가 잡음 환경에서도 강건한 성능을 보임을 확인하였다.
일반적으로 홈 게이트웨이는 가정 내 PC와 인터넷 가전 모두에 대해 공유 인터넷 액세스가 가능하도록 통신 서비스와 홈게이트웨이 자체의 보안 및 홈 오토메이션과 같은 서비스를 제공한다. 또한 추가로 미래에 제공되어야 할 여러 서비스를 위해서는 현재 개발되는 홈 게이트웨이는 모듈식 아키텍쳐를 기반으로 해야 할 것이다. 이와 같은 홈 게이트웨이를 구현하기 위해서는 독창적이고 확장 가능한 하드웨어 플랫폼은 물론, 운영체제 및 애플리케이션의 업그레이드와 새로운 서비스의 배치를 가능케 해주는 강건한 파일 시스템을 포함해야 한다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 홈 게이트웨이 기능 및 새로운 서비스 추가 및 관리에 용이한 개방형 표준인 OSGi(Open Service Gateway Initiative)를 기반으로 한 홈게이트웨이를 설계하고, 본 플랫폼을 통한 댁내 가전제어를 위해 센서네트워크와 연동하여 실제 댁내에 부착된 액추에이터 센서노드를 제어할 수 있도록 개발했다. 가전제어를 위한 S/W는 OSGi 상에서 서비스 번들로 개발하였으며 언제 어디에서든 해당 번들을 다운받아 홈 제어가 가능하다.
로보트 매니퓰레이터의 신경 제어기 구성에 널리 사용하는 다층 신경회로망은 로보트의 불확실한 동적 파라메터 변화에 대한 강건한 학습 적응능력, 그리고 병렬 처리를 통한 실시간 제어등의 장점들을 갖고있다. 그러나 대표적인 학습방법인 오차 역전파(error back propagation) 알고리즘은 그 학습 속도가 느리다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 불확실하고 애매한 정보를 언어적인 방법에 의해 효율적으로 처리할 수 있는 퍼지 논리 (fuzzy logic)를 도입하여 로보트 매니퓰레이터 신경 제어기의 학습 속도를 개선하기위한 한 방법을 제안한다. 제안된 제어기의 효용성은 PUMA 560 로보트의 모의 실험을 통해 입증된다.
In the paper, we porpose a new mehtod of extending PLS(Partial Least Squares) regressiion method to nonlinear framework and apply it to the estimation of product compositions in high-purity distillation column. There have veen similar efforets to overcome drawbacks of PLS by using nonlinear-mapping ability of meural networks, however, they failed to show great improvement over PLS since they focused only in capturing nonlinear functional relationship between input data, not on nonlinear correlation inthe data set. By incorporating the structure of Robust Auto Associative Networks(RAAN) into that of previous nonlinear PLS, we can handle nonlinear correlation as well as nonlinear functional relationship. The application result shows that the proposed method performs better than previous ones even for nonlinearities caused by changing operating conditions, limited observations, and existence of meas-unrement noises.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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