본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
This paper presents automatic reentry of a deepsea reser by adaptive control. Reentry is one of the major pro blems regarding a deepsea riser. In the reentry operation, the lower end of riser must be accurately positioned over the tarket point on the seabed. But the deepsea riser shows complex elastic response due to flexibility and nonlinearity of the riser dynamics and the required positioning accuracy is high. Moreover, elastic deformation must by controlled for securing structural integrity. In adaptive control, uncertainly known parameters like added mass and drag coefficient in the riser dynamics are identified and control forces at the floating body and the riser are calculated simultaneously. An Adaptive algorithm for MIMO linear discrete time system without requiring a persistent excitation is adopted in this study. The effectiveness of adaptive control logic is tested by numerical simulation and model experiment. The designed control system shows good overall performances, so that the present study can be applied to the control of the deepsea riser.
IPM(Interior Permanent Magnet) Machine의 전류 제어는 자기저항에 의존하는 토크특성 때문에 SPM(Surface Permanent Ma- gnet) Machine보다 복잡하다. 고성능 토크제어를 위해서는 d축 전류와 q축 전류의 동특성간의 상태 decoupling이 요구된다. 그러나 전류의 상태 동특성이 coupling된 인덕턴스의 변화(온도, 파라미터들의 부정확한 측정값)는 상태 decoupling을 어렵게 한다. 그래서 이러한 변화와 각각의 전류가 독립적으로 제어될 수 있게 여러 decoupling 방법들에 초점이 맞춰지고있다. 본 연구는 외란에 강하고, 특히 인덕턴스의 변화와 상관없는 이상적인 토크제어를 하기 위해 신경회로망을 이용하여 슬라이딩 평면(sliding surface)을 구성하고, SMC(Sliding Mode Control)를 이용하여 상태 cross-coupling의 decoupling을 위한 새로운 접근을 제안한다. 이 방법은 PI제어 성능과 SMC의 강인성을 알고리즘을 이용하여 결합한 것이라고 볼 수도 있다.
Taguchi's parameter design is a method for quality improvement by making the performance fo a system robust to noise. Parameter design with dynamic characteristics has been recently the subject of much interest. This paper is concerned with a review and a generalization of the Signal-to-Noise (SN) ratio, a quality measure for parameter design with dynamic characteristics, proposed by Taguchi. We present a method for determination and analysis of the generalized SN ratio and illustrate its implementation by example.
본 논문에서는 KSR-III 김발엔진 구동장치의 공진현상을 감쇠시키기 위한 서보필터 설계 결과를 제시하였다. 자세제어를 위한 김발엔진 구동장치를 엔진 지지구조물에 부착시켰을 때 저주파 영역에서 구조물과 구동장치 유압 모드간의 공진 현상이 발생하였고 이러한 공진현상을 감쇠시키기 위하여 서보필터의 설계가 요구되었다. 서보필터의 설계 과정으로 김발엔진 구동장치의 동특성 시험을 기반으로 서보필터 형상을 먼저 결정하고 보완 라그랑지안 공진화 기법을 이용하여 필터 파라미터의 최적값을 계산하였으며 최종적으로 비행용으로 적합한 서보필터를 결정하였다.
교류 서보전동기 동적 모델은 비선형이고 2차 저항이 변동영향이 많다. 이러한 복잡한 제어는 견실제어가 요구된다. 이러한 시스템의 동특성은 슬라이딩 모드제어를 사용함으로 파라미터나 외란 변동에 대하여 견실성을 달성할 수 있다. 본 논문은 교류 서보전동기에 의한 위치제어에 슬라이딩 모드 제어의 적용을 나타내었다. 제어방법이 유도되고 제어시스템이 설계되었다. 교류 서보전동기의 견실제어를 위해 외부 부하 파라미터에 기초한 설계방법이 제안되었다. 제안된 제어방법은 가변구조 제어기와 슬립주파수형 벡터제어에 기초하여 주어졌다. 시뮬레이션 결과는 관성모우먼트, 점성마찰 및 부하외란 변동에 결실함을 나타내었고 슬라이딩 모드를 적용한 제안된 설계방법이 유용한 것을 구명한다.
본 연구에서는 차량용 슈퍼차져의 원심압축기 출구 공기 유량을 제어하기 위한 모델 기반 적응 제어기를 설계하였다. 원심압축기 모델은 운전 동특성을 확인할 수 있는 해석적 기반으로 개발하였으며, 개발된 모델은 실험과의 검증을 통해 타당성을 확인하였다. 모델 기반 적응제어는 압축기 모델과 적응 제어기로 구성되었다. 피드백 제어는 시스템 파라미터의 변화에 견실 제어가 가능하지 않지만, 적용된 적응 제어는 시스템 파라미터의 변화에 견실 제어가 가능하다. 결론적으로, 모델 기반 제어는 제어 요구 유량에 제어가 이루어지며, 또한 시스템 파라미터가 변화해도 피드백 제어에 비해 견실한 제어가 이루어지는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 차량 구동라인의 굽힘 진동을 저감시키기 위해 사용되는 동흡진기의 설계 파라미터에 대한 최적설계를 수행하였다. 정확한 동적 응답특성을 얻기 위해 구동라인을 구성하는 추진축의 진동해석으로부터 추출된 유연성 데이터를 구동라인 동역학 모델에 적용하여 유연체 구동라인을 만들었다. 동흡진기의 내부 튜브 질량, 고무 강성계수 및 고무 감쇠계수를 최적화를 위한 설계 파라미터로 선택하였다. 구동라인의 수직 가속도를 최소화시키기 위해 중심합성 실험계획법의 3-요인, 2-수준 실험을 15회 수행하여 목적함수에 대한 2차 회귀방정식을 만들었으며, 최적화 프로그램을 이용하여 동흡진기 설계 파라미터들을 결정하였다. 최적화된 동흡진기를 장착한 차량 모델은 초기 모델에 비해 구동라인의 수직 가속도 피크값을 17.1% 감소시켰다.
This paper predicts the modified mass and stiffness of structure using the sensitivity coefficients with the iterative method. The sensitivity coefficients are obtained by the change of the eigenvectors according to structural modification. The method is applied to an examples of a 3 degree of freedom system by modifying mass and stiffness. The predicted mass and stiffness are in good agreement with these from the structural reanalysis using the modified mass and stiffness.
The Instrumental Variable Method(IVM), modified from least square algorithm, is applied to parameter identification of a noise contaminated bearing test rig. The signal to noise ratio included in Frequency Response Function(FRF) can cause significant errors in parameter identification. Therefore, among several candidates of parameter identification method, results of the applied IVM were compared with noise-contaminated least square method. This study shows that the noise-contaminated least square method can have indonsistent accuracy depending on the degree of noise level, while the IVM has robuster performance to signal to noise ratio than least square method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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