Special purpose vessels such as drillship and ocean research vessels install the DPS(Dynamic Positioning System) to maintain the position and heading for long-time operation. This paper deals with the design parameters for the control theory and filter algorithms of DP system. for the environmental loadings wind forces, current forces and wave forces were considered. In order to estimate the low frequency motions without first-order wave motion, the Kalman filter was used and it was assumed that the first-order wave forces correspond to system noises and first-order wave motions are measurement noises. In this simulation, the length of research vessel is 65 meters and it has four thrusters to maintain the position. The ability of keeping position and heading was confirmed. For the calculation of thruster input the LQR and LOI control theory were adopted and the effects of gain were investigated.
최근 급속도로 발전되고 있는 산업분야에서 서보시스템은 빠른 응답특성과 고도의 정밀성이 요구되고 있다. 이러한 특성의 요구로 인하여 산업용 서보전동기 구동시스템에 고정자 혹은 회전자 자속벡터의 순시위치와 고정자 전류를 검출하여 좌표변환에 의해 고정자 전류를 여자성분과 토크성분으로 분리 제어하는 벡터제어 이론이 많이 적용되고 있다. 벡터제어에서는 좌표변환과 SVPWM 발생을 위해 많은 연산을 요구하므로 디지털 제어시스템에서 DSP에 많은 부담을 주고 있다. 그러나 직접토크제어(DTC) 알고리즘은 디지털 제어 구조로 토크와 고정자 자속 성분의 전류제어에 룩업 테이블을 사용하므로 벡터제어처럼 많은 제어기와 복잡한 연산을 필요로 하지 않고, 동적 응답특성이 전동기의 정수변화에 영향이 적으면서 직접 전동기의 토크와 고정자 자속을 독립적으로 제어할 수 있는 장점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 표면 부착형 영구자석 동기전동기(SPMSM)를 사용하여 DTC에 의한 서보 전동기 제어와 벡터제어에 의한 서보 제어시스템 결과를 비교하여 직접토크제어 알고리즘의 산업용 서보 시스템으로의 적용 가능성을 확인하였다.
전방향 모바일 로봇은 로봇의 방향을 바꿀 필요 없이 어떤 방향으로든 움직일 수 있어 여러 응용 분야에서 적용이 쉽고 뛰어난 기동성을 제공한다. 전방향 모바일 로봇은 마찰과 같은 비선형 동적 성분을 가지고 있어 정확히 모델링하기에 어렵다. 본 연구에서는 이러한 비선형 성분을 제거하기 위하여 모바일 로봇의 역 다이내믹과 적분 슬라이딩 모드 제어기법을 사용하여 모바일 로봇 시스템을 선형화하고, 제안된 제어기법의 최적 성능을 구현하기 위하여 유전알고리즘을 사용하여 위치 및 속도 이득을 최적화한다. 성능 평가 결과 유전알고리즘을 적용한 제어기법이 임의의 이득을 갖는 제어기법보다 뛰어난 성능을 나타내었다. 그리고 제안된 역 다이내믹과 적분 슬라이딩 모드 제어기법은 다른 제어기법에서도 적용될 수 있으며, 특히 선형제어시스템 설계에 유용하게 사용될 수 있다.
퍼지논리 제어에서 정적인 퍼지규칙은 플랜트나 환경 파라메터의 중대한 변화에 대처할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 지금까지 스스로 조직화하는 퍼지제어 및 신경망에 기초한 뉴로퍼지등의 기법이 도입되었다.그러나 이러한 기존 방법들은 동적으로 변화된 퍼지 규칙이 완전하지 않거나 모순될 수 있음으로 해서 퍼지 제어기를 위험한 상황에 처하게 할수도 있다. 본 논문에서는 예측 신경망을 사용하여 새로운 적응퍼지 제어기법을 제안한다.제안된 퍼지제어기는 비록 제어 플랜트나 환경 파라메터가 변화할지라도 초기의 완전하고 모순되지 않은 퍼지 규칙과 계속해서 학습하는 예측 신경망의 예측에러를 이용하여 제어출력을 안전하게 적응적으로 변화시켜간다. 직류 서보모터의 위치제어문제를 이용하여 실험해본 결과 제안한 방법이 적응면에서 매우 유용함을 보였다.
본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.
자율운항선박의 개발 및 운용에 대한 논의가 최근 조선해운업계에서 활발하게 이루어 지구 있다. IMO 해사안전위원회 98차회의에서는 자율운항선박을 '다양한 자동화 수준에서 인간의 간섭 없이 독립적으로 운용될 수 있는 선박'으로 정의하였으며, 자율운항 규정 검토작업을 수행하기 위한 임시 정의에 덧붙여서 이러한 자율화등급을 4개로 구분하였다. 하지만 현재 자율화 등급과 관련하여 단순히 인적 요소의 유무로만 구분하기에는 범위가 너무 넓어 재정립이 필요하다는 요구가 있다. 자율운항선박에서의 자율화 등급은 선박의 설계, 구조, 운항등과 밀접하게 관련되는 매우 중요한 요소이기에 본 논문에서는 선박의 등급 화를 나누는 기준 중 동적위치제어시스템을 탑재한 선박들의 등급 기준을 검토하여, 인적 요소 외 다른 요소의 기준이 적용될 수 있는지의 여부에 대해 알아보고자 한다.
본 연구는 주행하는 자기부상열차와 교량간의 동적상호작용 특성을 파악하는 것이다. 이를 위해서 차량에 의한 교량의 정적처짐을 레일조도에 포함시켜 가진형태로 고려되는 2자유도 자기부상열차의 운동방정식과 동적상호작용에 의한 교량의 동적처짐을 레일조도와 함께 고려된 열차의 운동방정식을 각각 유도하였다. 이때 EMS위치에서의 부상공극 및 연직방향의 상태로부터 전상태를 추정하는 LQG기법을 고려하였다. 수치해석결과 레일조도가 없는 경우에는 자기부상열차의 주행성에 차량-교량간의 동적상호작용효과가 현저하게 커지지만, 레일조도가 고려될 경우에는 교량의 정적처짐을 가진으로 고려한 경우와 동적상호작용을 고려한 해석결과의 차이가 크지 않다는 것을 관찰할 수 있었다. 결론적으로 교량의 충격계수와 자기부상열차의 주행성능을 정확히 파악하기 위해서는 레일조도를 포함하는 교량-차량간의 동적상호작용해석이 필요한 것으로 판단된다.
본 논문에서는 축구로봇 시스템에서 상위 레벨 제어기에 해당하는 행동선택기를 다층신경회로망을 이용하여 설계한다. 축구로봇 시스템에서 로봇의 속도가 빠른 상태에서 제어가 가능하도록 로봇의 행동레벨을 설정하고 주어진 동적 상황에 대해 여러 가지 상황변수를 정의하여, 각 상황에 가장 효율적이며 최적의 행동을 선택하도록 한다. 각 로봇이 목표점으로 이동할 때 어떠한 행동을 선택하여 어떻게 움직이느냐에 따라 로봇은 같은 위치에서 목표점을 이동하더라도 이동경로가 달라진다. 따라서, 로봇축구 경기 상황을 나타내는 상황 변수들을 입력으로 하는 다층신경회로망을 사용하여 출력으로 행동을 판단하여 실행하는 알고리즘을 제안하고 그를 위한 하드웨어와 시뮬레이터 도구를 제작한다. 역전파 알고리즘을 통해 신경망을 학습하고 학습된 데이터를 실험에 적용한다.
Dynamic Positioning System(DPS)은 동력, DP control 장치, DP 컴퓨터, 위치참조시스템(PRS), 센서, thruster 시스템 및 DP 운용자(DPO) 7가지로 구성되어 있다. DP 선박은 이들 구성요소들에 문제가 발생하면 그 기능을 상실할 수 있다. 본 연구에서는 2001~2010년까지 10년 동안 IMCA 보고된 DP 선박 관련사고 612건에 대한 분석을 바탕으로 DPS의 7가지 구성요소와 관련된 사고 원인을 파악하고 이들 중 가장 높은 비율을 차지하는 원인을 정성적, 정량적으로 상세 분석하여 요소별 관계와 주요 작용 요소를 확인하고자 한다. 이를 통해 DP 선박의 LOP사과 관련 분석에 있어 베이지안 네트워크의 활용성을 확인해 보았다. 10년 평균 가장 높은 비율을 차지한 DPS 사고원인 요인은 PRS이었으며 이를 전문가 브레인스토밍을 통해 작성된 flowchart를 바탕으로 베이지안 네트워크를 통해 상세 분석해 본 결과 PRS의 각 요소별 조건부 확률 확인할 수 있었다. DP 선박의 drive off를 발생시키는데 주요한 영향을 미치는 것은 DGPS, microwave radar 및 HPR 이었고 DGPS에 주요한 영향을 미치는 에러 요인은 signal blocked, electric components failure, relative mode error 및 signal weak or fail 이었다.
센서를 인간의 오감에 비유한다면 가속도센서는 시각, 청각, 촉각, 미각, 후각 중에서 어떤 감각기관인가\ulcorner 먼저 시각을 쉽게 생각할 수 있다. 시각기능은 거리, 위치, 형상에 민감하다. 그러나 이들의 시간에 다른 변화 즉 1차 미분량인 속도에는 어느정도 정성적으로 감응하나 2차 미분량인 가속도는 시각으로 판단하기 어렵다. 활강하는 스키선수나 써커스의 공중곡예가 시각에만 의존한다고 볼 수 없으며 이러한 로봇(robot)을 만든다고 할 때 가속도 센서의 중요성은 상상 할 수 있을 것이다. 움직이는 모든 시스템의 동적특성을 제어하기 위해 정교한 가속도센서는 필수적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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