This paper presents a robust position tracking controller for a motor used in semiconductor equipment, utilizing the motor angle measurement. Precise position control is challenging due to the presence of uncertainties in various motor applications. The proposed controller consists of a PD (Proportional-Derivative) controller and a PIO (Proportional-Integral Observer) to estimate the system's state and equivalent disturbance compensating for the uncertainties. Since the stability alternates as the observer gain increases, we have investigated it through the closedloop root locus under the system parameters change. The analysis has showed that the inertia of the motor is the main parameter that affects it, and by adjusting the control gain appropriately, the system can be rendered to be stable even when the inertia of the motor changes. The effectiveness of the proposed control algorithm is validated through computer simulations, followed by a comparison of its performance with the results of a previous study.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.648-657
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2014
본 논문에서는 화재나 홍수로 인하여 침수된 건물 내부를 탐사할 수 있는 새로운 방수형 4축 로봇팔을 설계하고 로봇의 기구학 및 동역학 해석을 수행한다. 로봇팔은 카메라를 이용한 탐사를 위한 Pitch-Pitch-Pitch-Yaw 4축 구조로 설계하고, 이를 구동하기 위한 관절구동기의 용량을 선정한다. 또한 수심 10m의 방수가능한 관절구동기를 설계 하고 실제 구동시험을 통하여 방수성능을 검증한다. 설계한 로봇팔의 순기구학 및 역기구학 식의 해석을 통해 닫힌 해를 유도하며, 메커니컬실의 마찰력을 고려한 로봇팔의 운동방정식을 뉴턴-오일러 방법에 의해 유도한다. 유도한 동역학식을 이용하여 개발한 로봇이 목표궤적을 잘 추종할 수 있도록 슬라이딩모드 제어기를 설계하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인한다.
본 논문에서는 두 개의 시스템으로 구성된 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기의 설계를 제안한다. 제안한 슬라이딩 모드 제어기는 두 개의 시스템입력으로 구성된다. 기존의 슬라이딩 모드 제어기는 $approximation{\^{u}}(t)$에 불연속항 sgn함수나 sat함수를 추가하여 상태궤적을 sliding surface로 보내는 제어 기법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 제어기에 또 하나의 불연속항 제어기를 추가하여 불확실한 제어 이득에 의한 disturbance를 줄여주고, 불확실한 외란에 강인한 제어기설계와 알지 못하는 실제 비선형 시스템과 퍼지 시스템 간의 오차에 의한 불안정성도 해결할 수 있는 제어기를 제안하였다. 또한 본 논문에서는 Fuzzy tuning을 통해 슬라이딩 조건을 가변화함으로써 기존의 슬라이딩 모드 제어기에 비해 빠르고 정확하게 추종 가능하도록 제어기의 성능을 향상시킨다. 기존의 슬라이딩 모드 제어방식에서는 ${\eta}$값을 임의의 양의 상수로 두고 설계를 하였다. 하지만 이러한 방식은 높은 overshoot를 발생하게 하거나 늦은 정정시간을 갖게 하였다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 state의 각 상황에 맞는 ${\eta}$값을 fuzzy tuning을 통하여 유도해 내어 overshoot를 줄이며 동시에 정정시간도 줄여 제어성능을 높이는 방법을 제안한다.
It is suggested that the curvature trajectory be used to estimate the real-time moving sound sources and efficiently the robot estimating the sound sources. Since the target points of the real-time moving sound sources change, the mobile robot continuously estimates the changed target points. In such a case, the robot experiences a slip phenomenon due to the abnormal velocity and the changes of the navigating state. By selecting an appropriate curvature and navigating the robot gradually by using it, it is possible to enable the robot to reach the target points without having much trouble. In order to recognize the sound sources in real time, three microphones need to be organized in a straight form. Also, by applying the cross-correlation algorithm to the TDOA base, the signals can be analyzed. By using the analyzed data, the locations of the sound sources can be recognized. Based on such findings, the sound sources can be estimated. Even if the mobile robot is navigated by selecting the gradual curvature based on the changed target points, there could be errors caused by the inertia and the centrifugal force related to the velocity. As a result, it is possible to control the velocity of both wheels of the robot through the velocity PID controller in order to compensate for the slip phenomenon and minimize the estimated errors. In order to examine whether the suggested curvature trajectory is appropriate for estimating the sound sources, two mobile robots are arranged to carry out an actual experiment. The first robot is moved by discharging the sound sources, while the second robot recognizes and estimates the locations of the discharged sound sources in real time.
오랜기간 비행선의 이착륙은 사람에 의한 수동으로 이루어졌으나, 자동제어시스템의 개발과 함께 이를 비행선에 적용하여 보다 정확한 이착륙의 필요성이 대두되었으며, 많은 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기낭의 압력제어에 의한 비행선의 이착륙제어를 다룬다. 비행선의 운동방정식은 비선형 방정식으로 매우 복잡하여 우선 간단한 PID제어기에 의한 해법을 제시하였다. 그러나, 운항시 대기조건이 빠르게 변하므로 변하는 예측 불가능한 외란에 대해서는 만족스런 성능을 보이지 못하였다. 따라서, 본지에서는 인공 신경망을 이용한 학습알고리즘을 토대로 원하는 궤적에 빠르게 추종하도록 설계하였다. 일반적으로 인공신경망은 복잡한 문제에 있어서 많은 수의 은닉층과 뉴런이 필요하고 또한 훈련시간이 많이 걸리는 단점이 있기에 이를 해결하기 위해 비행선 이착륙 문제에 대한 일반적인 인공신경망 적용에 대해 연구하였다. 본지에서는 RBFN(radial basis function network)제어기를 설계하였고, 신경 회로망의 가중치는 외란이 인가되거나 부하특성이 비선형적으로 변화되는 것을 고려하도록 기준입력과 실제 비행선 모델의 출력사이의 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행하였다. 그 결과 최대 15m의 오차를 보이는 PID제어기보다 양호한 결과를 얻었다.
동해에서 수행된 국내 최장기 수중글라이더 운용 및 연속 단면 관측 결과를 보고한다. 본 연구팀은 수중글라이더를 활용하여 2020년 9월 18일부터 12월 21일까지 총 95일 동안 국립수산과학원(NIFS) 정선 관측 106 라인에 거의 일치하는 37.9 °N 위도선을 따라 동경 129.1 °E ~ 131.5 °E 사이를 6회 왕복하는 국내 최초의 연속 물성 단면 관측을 성공리에 수행하였다. 본 수중글라이더는 2020년 9월 18일 129.1 °E 위치에서 투하되어 9월 19일부터 88일간의 비행 관측을 수행하였고, 2020년 12월 15일부터 6일간 129.2 °E 위치에서 위치 제어 유지(Virtual Mooring)후 회수되며 전체 운용을 마무리하였다. 표층부터 800 dbar 수심까지 톱니형태의 궤적을 그리면서 총 수평거리 2550 km를 비행하는 동안 글라이더의 경로 이탈은 RMS 거리 262 m를 벗어나지 않을 정도의 매우 안정적인 경로 추종 모드를 보여줬다. 비행 관측을 통해 획득한 총 12개의 고해상도 물성 횡단면 자료로부터 수온과 염분의 연속적인 변동이 보이는 아중규모 특성을 확인하였고, 국립수산과학원(NIFS)의 격월 선박 관측 자료와 비교함으로써 시공간 해상도 차이에 따른 뚜렷한 특성을 발견하였다. 첫째는 공간 해상도 차이에 따른 결과로 표층 전선역의 세기 및 이동, 수온약층 강화현상 등 아중규모 현상들이 글라이더 횡단면 자료에서만 뚜렷하게 관찰되었다. 이러한 아중규모 구조는 현행 선박 관측 자료의 정점 간격(25 km) 보다 작다는 특징이 있었는데, 동해 내 아중규모 구조의 이해를 위해서는 고해상도 관측이 필요함을 의미한다. 둘째는 시간 해상도 차이에 따른 결과로 글라이더 자료에서 추출한 평균 7일 간격의 수온과 염분 시계열이 대략 6주 주기를 갖는 월중변동(Intramonthly variation) 특성을 보인다는 것과 대략 1주 동안 급격한 관측치의 변동이 나타난다는 것을 확인하였다. 이는 격월 정선 관측 자료에는 확인되지 않는 특징이다. 따라서, 정선 관측해역의 물성 변동을 이해하기 위해서는 선박 관측과 비교하여 상대적으로 비용이 저렴하고 효율적인 글라이더 관측을 통한 보완이 필요하다고 여겨진다. 마지막으로 두 플랫폼 간 관측치의 편차를 확인하였는데, 이러한 편차의 요인을 공간 규모에 기초한 정점의 정의 및 시간 규모에 따른 변동성, 그리고 각 플랫폼의 CTD 측정 장비의 교정 관점에서 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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