• 제어로봇시스템학회지
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• 제1권3호
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• pp.101-108
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• 1995

이 글에서는 퍼지제어기의 기본 구성에 대해 간단히 다루고 모델에 근거해 다음 제어상태를 예견해 내는 제어기법인 모델참조 적응을 기반으로 한 적응 퍼지제어에 대해서, 그리고 신경회로망을 이용한 퍼지제어기의 파라미터의 조정과 클러스터링을 통해서 퍼지규칙을 예측하는 적응 퍼지제어기에 대해서 살펴보았다.

• 오토저널
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• 제16권3호
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• pp.19-29
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• 1994

본 연구에서는 상태방정식과 출력방정식에 외란항을 포함하게 된다. 최적조건을 이용하여 외란항을 포함한 리카티 방정식을 유도하고 그로부터 제어로직을 얻을 수 있다. 본 연구에서의 차량 모델링은 스프링 위 질량 3자유도와 스프링 아래 질량 4자유도 운전석의 연직방향 1자유도를 포함한 총 자유도의 선형모델로 하였다. 또 본 연구에서는 예견제어를 이용하였는데 차량앞에 미리 도로면의 정보를 인식할 수 있는 가상적인 측정장치가 있다고 가정하였다. 결과에서는 기존의 수동형 현가장치와 최적제어를 이용한 능동형 현가장치를 구분하고, 예견시간에 따른 차량의 성능을 비교 분석하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제14권2호
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• pp.9-15
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• 2017

The steering systems of all-terrain cranes have been developed with various control strategies for the stability and drivability. To optimally control the input steering angle, an accurate mathematical model that represents the actual crane dynamics is required. The derivation of an accurate mathematical model to optimally control the steering angle, however, is difficult since the steering-control strategy generally varies with the magnitude of the crane's longitudinal velocity, and the postures of the crane's working parts vary while it is being driven. To address this problem, this paper proposes an automatic steering-control algorithm that is based on the MPC (model predictive control) with a disturbance observer for all-terrain cranes. The designed disturbance observer of this study was used to estimate the error between the base steering model and the actual crane. A model predictive controller was used for the computation of the optimal steering angle, along with the use of the base steering model with an estimated uncertainty. Performance evaluations of the designed control algorithms were conducted based on a curved-path scenario in the Matlab/Simulink environment. The performance-evaluation results show a sound reference-path-tracking performance despite the large uncertainties.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2007년도 춘계학술대회A
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• pp.855-860
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• 2007

This paper describes a human driver model developed based on finite preview optimal control method. The human driver steering model is constructed to minimize a performance index which is a quadratic form of lateral position error, yaw angle error and steering input. Simulation studies are conducted using a vehicle simulation software, Carsim. The Carsim vehicle model is validated using vehicle test data. In order to validate the human driving steering model, the human driver steering model is compared to the driving data on a virtual test track(VTT) and the actual vehicle test data. It is shown that human driver steering behaviors can be well represented by the human driver steering model presented in this paper

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.160-166
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• 2018

본 연구에서는 주행하는 도로면의 단면 형상 정보를 이용하는 RPS 시스템과 다원형 감쇠 특성을 가지는 MSD 시스템을 기반으로 예견 제어 알고리즘을 적용한 지능형 현가 시스템을 제안하고, 그 결과를 제시하였다. 자동차의 과도한 진동과 조종 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 입력은 주행하는 도로면에 돌출되거나 함몰된 불규칙한 주행 장애물이다. 이러한 장애물의 존재 유무만이 아니라 그 형상에 대한 정보를 안다면 이를 활용하여 제어 성능을 개선시킬 수 있다. 선행 연구 결과를 바탕으로 하여, 상용성을 고려한 구조화된 작동 시스템을 적용한 응용 연구를 수행하였다. 이를 위해 RPS 시스템과 예견 제어 기법을 기반으로 한 제어 알고리즘과 다차원화된 감쇠 특성을 가지는 MSD 시스템 간의 스위칭 알고리즘을 개발, 연계성을 제시하였다. 실차 적용성을 파악하기 위하여, 제안된 제어 프레임을 전차량 모델에 구현하여 시뮬레이션을 수행하였다. 구조적 간결성을 목표로 적용된 3-DS 작동기 시스템과 결합된 전자제어식 현가 시스템을 통하여 탑승자의 승차감과 차체의 조종 안정성을 효과적으로 개선할 수 있음과 제 시스템의 유용성을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권4호
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• pp.15-26
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• 1998

Full car model is needed for investigating as a entire dynamics of vehicle. In this study, 7DOF of full car model's dynamics is selected. This paper proposes the output feedback controller based on optimal control theory. Input data and output data from the optimal controller are used for neural network system identification of the suspension system. To do system identification, neural network which has robustness against nonlinearities and disturbances is adapted. This study uses back-propagation algorithm to train a multil-layer neural network. After obtaining a neural network model of a suspension system, a neuro-controller is designed. Neuro-controller controls suspension system with off-line learning method and multistep ahead prediction model based on the neural network model and a neuro-controller. The optimal controller and the neuro-controller are designed and then, both performances are compared through. For simulation, sinusoidal and rectangular virtual bumps are selected.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.431-437
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• 2017

본 연구에서는 주행 노면의 형상을 재현하는 알고리즘을 기반으로, 외란 형상 정보를 활용한 차량의 진동제어 시스템과 그 결과를 제시하였다. 시스템에 전달되는 외란으로 유발되는 과도한 진동 및 그 영향을 저감시키고 안정성을 확보하는 것은 중요한 이슈이며, 특히 자동차 분야에서는 그 요구가 지속적으로 제기되고 있다. 차량의 진동과 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 요인은 주행하는 차량 타이어에 접촉하는 불규칙한 도로면 형상이다. 따라서 이러한 외란 형상 정보를 확보하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 차체에 부착된 센서로부터 측정된 신호에 혼입된 차량의 동적 거동 영향을 배제하고 관심 도로면의 형상 정보를 재현할 수 있는 RPS 알고리즘과 이를 적용한 실험결과를 제시하였다. 이를 토대로, 예견제어 이론을 응용한 전자 제어 현가 시스템과 7 자유도 전차량 모델에 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 반능동형 작동기와 결합된 지능형 제어 시스템을 통하여 자동차의 주요 성능 지수인 승차감과 조종안정성의 개선 효과를 확인하였으며, 제안한 제어 프레임의 효용성을 제시하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권1호
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• pp.85-108
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• 2011

포드방식은 대량생산방식을 탄생하게 하였지만, 1980년대 들어 생산성 향상에서 한계에 직면하게 된다. 시장이 다변화되고 가계부문과 컴퓨터의 결합에 의한 자동제어기능이 발달함에 따라 대량생산방식은 새로운 변화의 계기를 맞게 된다. 자동차산업에서는 지동화에 기반을 둔 JIT, 신제품 모델개발, 모듈화를 전략적 개념으로 결합하여 점진적인 기술혁신이 진행된다. 이러한 기술혁신의 범주들은 유연생산기술의 특징을 형성하며 공정혁신을 주도하게 된다. 유연생산방식은 포드방식에서 기술적인 발전으로 인해 진보한 생산방식이다. 자동차산업의 이 같은 생산방식의 진보는 슘페터가 언급하였듯이 새로운 기술 패러다임이 등장하고, 이에 따른 기술적 불확실성이 점차 체계화하는 과정에서 이루어진 혁신이다. 기술혁신에 대해 공정혁신이 기여하는 바를 정량적 분석을 통해 검증함으로써 기술혁신이 점차 공정혁신을 통해 정착되는 과정을 분석할 수 있게 된다. 공정혁신의 이러한 기술혁신에 대한 기여의 분석은 자동차산업에서 미래에 예견되는 기술혁신에서 공정혁신이 갖는 성과와 방향을 예측하는데 도움이 될 것이다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2000년도 제18회 학술발표회 논문개요집
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• pp.103-103
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• 2000

강한 결정 방향 의존성과 낮은 항정계를 갖는 Bi4Ti3O12 강유전체 박막은 NDRO형 비휘발성 강유전체 메모리 분야에서 매우 유망한 재료이다. 이를 위해서는 실리콘 기판과의 계면조절과 실리콘 기판성에서 고품질의 강유전성 박막을 성장시키는 기술이 필수적이다. MOCVD에 의한 Bi4Ti3O12 의 증착에서는 Bi 성분의 강한 휘발 특성과 낮은 반응성으로 인하여 조성과 두께 등의 조절이 매우 어렵다. 따라서 화학기상증착의 기구를 이해하고 제어하는 기술이 양질의 박막을 얻는데 필수적이다. 본 연구에서는 유기금속 원료 TPB, TIP 과 산소를 이용하여 실리콘 기판위에 Bi4Ti3O12 강유전체 박막을 증착할 때, 증착 변수의 변화에 따른 박막의 증착 거동과 구조적, 전기적 특성을 연계하여 분석하였다. 특히 기판부착력이 낮고 휘발성이 강한 Bi의 특성으로 인한 문제를 개선하기 위하여 TIP원료를 주기적으로 공급, 중단을 반복하는 펄스주입법을 고안하여 그 효과를 살펴보았다. 실리콘 기판위에서 TiO2의 증착속도는 실험온도 영역에서 온도에 따라 변화하지 않는 전형적인 물질 전달에 의해 지배되는 양상을 나타내었다. 반면 Bi2O3 경우에는 50$0^{\circ}C$ 이상에서 급격하게 증착속도가 감소하는 특이한 경향을 나타내었으며 이는 Bi2O3의 높은 휘발성 때문일 것이다. Bi4Ti3O12 박막은 온도증가에 따라 증착속도가 증가한 후 $600^{\circ}C$ 이상에서 포화되는 경향을 보였다. 이로부터 실리콘 기판위에서의 Bi4Ti3O12 박막의 증착 모델을 제시하였다. Bi2O3에 비해 상대적으로 표면 부착력이 월등히 큰 TiO2가 우선적으로 실리콘 펴면에 형성된 후 TPB 유기금속 원료가 이 TiO2와 반응하는 과정으로 Bi4Ti3O12 박막이 증착된다. $600^{\circ}C$이상에서는 증착 변수들을 바꾸어도 물성이 변하지 않는 자기조절기능이 있음을 알 수 있었는데 이는 고온에서의 Bi2O3의 강한 휘발성 때문일 것이다. 실리콘 기판에서 층상 페로브스카이트 상은 58$0^{\circ}C$ 이상에서 형성되며, 매우 좁은 온도 변화에도 결정구조, 박막현상 및 성분이 크게 바뀌는 온도에 민감한 증착거동이 관찰되었다. 증착 모델에서 예견되는 Bi의 불리함을 개선하기 위해 펄스주입법을 실시한 경우 Bi의 성분량이 증가되었고 결정성이 향상되었다. 이로부터 펄스주입법이 박막내에 부족하기 쉬운 Bi를 보충하여 박막의 특성을 개선함을 확인하였다. Bi4Ti3O12 박막의 증착온도에 따른 누설전류 특성 측정 결과 증착온도가 감소할수록 누설전류가 감소함을 알 수 있었고 펄스주입법이 연속주입법보다 더 낮은 누설전류를 보임을 알았다. 펄스주입법의 경우 -2.5V 인가 시의 누설전류는 7.4$\times$10-8A/cm2에서 1.3$\times$10+7A/cm2의 매우 우수한 값을 가졌다. 연속 주입법에 의해 증착된 박막은 C-V 측정 결과 강유전성 이력이 나타나지 않았으나, $600^{\circ}C$ 이상에서 펄스주입법에 의해 증착된 박박은 강유전성 이력을 나타내었다.