본 논문에서는 퍼지모델을 이용한 비선형 공정의 적응모델예측제어가 제안된다. 모델예측제어의 저긍구조는 순환 퍼지모델링을 통해 구현된다. 사용된 퍼지모델의 후건부가 입, 출력 변수의 선형식이기 때문에, 전체 공정의 모델을 구하고 이를 이용하여 미래 공정출력을 구한 후 비용함수를 최로로하는 제어법칙은 일반형 예측제어(GPC)와 같은 형태가 된다. 제안된 적응 퍼지모델 예측제어는 퍼지모델이 가지는 본래적인 비선형성으로 인해 비선형공정을 우수한 성능으로 제어한다. 공정제어입력의 변화량을 출력값으로 하는 적응 퍼지모델 예측제어(AFMPC)인 경우, 상수의 기준입력에 대해 정상상태가 없고 매우 우수한 성능을 보인다. 제안된 제어구조의 특성 및 성은 비선형 공정의 모의 실험에 의해 검증한다.
3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터는 high-power medium voltage(MV)에서 많이 응용된다. 하지만 3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터는 각 스위치 소자에서 손실이 불균형하게 발생하게 되어 스위치 소자 간 성능이 불균형하게 된다. 따라서 본 논문에서는 단상 3-레벨 중성점 다이오드 클램프(NPC) 컨버터의 기존 모델 예측 제어의 스위칭 패턴을 분석 및 스위칭 순환방식을 이용한 효율적인 스위칭 상태를 갖는 모델 예측 제어를 제안한다. 이를 통해 PI 제어기 기반의 펄스 폭 변조 방법과 기존 모델 예측 제어 방법의 손실 비교를 통하여 제안하는 모델 예측 제어 성능을 검증한다.
기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.
본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 중성점 전압 제어를 위한 예측제어에 관한 연구이다. 최근 인버터의 효율 향상 등의 장점으로 멀티레벨 인버터가 주목받고 있다. 모델예측제어 방식은 물리적 입력 상태를 반영하여 최적의 성능을 제공할 수 있는 제어기법이다. 3-레벨 인버터에서는 전압벡터의 개수가 많아 예측제어기법을 적용하기에는 계산시간이 오래걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 SPWM 방식에 예측저어를 통해 offset 을 주는 방식으로 DC-link단 중성점 전압제어를 하였다.
모델예측제어는 기준 궤적이 알려져 있을 경우 제어시스템의 예측모델을 이용하여 현재 제어상태 및 미래오차 등을 예측하여 현재 제어입력을 최적화시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 모바일로봇의 제어입력이 물리적으로 무한히 큰 값을 가질 수 없으므로 제한조건을 갖는 예측제어기 설계가 고려되어야 한다. 또한 예측제어기의 제어성능을 결정하는 기준모델행렬 $A_r$과 가중치행렬 Q, R들이 임의로 설정됨에 따라 성능이 최적화되지 못한 부분도 설계에 고려되어야 한다. 본 연구에서는 제한조건을 갖는 quadratic programming 문제로 변형하여 모바일로봇의 예측제어기를 구성하고, 모바일 로봇의 제어성능을 결정하는 예측제어기의 제어파라미터인 기준모델행렬 $A_r$과 가중치행렬 Q, R에 대하여 유전알고리즘을 적용하여 제어파라미터들을 최적화함으로써 제어성능을 높일 수 있었다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 제어방법이 기존의 예측제어기의 추종성능보다 뛰어남을 확인하고자한다.
본 연구에서는 푸리에 모델, 확률 모델, 그리고 Newmark 설계 스펙트럼 방법과 같은 응답예측 모델을 사용하여 속도의존형 감쇠장치에 의해 제어되는 구조물의 응답과 제어기의 최대제어력을 예측하였다. 이를 위해, 유사 속도로부터 실제 속도를 예측하는 방법이 제안되었으며, 이 방법은 감쇠장치에 의해 증가되는 감쇠비의 실제속도에 대한 효과를 고려한다. 시간이력해석결과는 정확한 최대제어력을 예측하기 위해서는 실제속도가 사용되어야 하며, 제안된 방법에 의해 수정된 Newmark 설계 스펙트럼이 가장 전 주기구간에 걸쳐 정확한 예측 값을 산정함을 보여준다.
본 논문에서는 전류품질 향상을 위해 다양한 전압벡터를 인가하는 모델 예측 제어 기반의 공간 벡터 변조 기법을 제안한다. 기존의 모델 예측 제어 기반의 전류제어는 제어주기 동안 하나의 스위치 상태가 인가되어 낮은 스위칭 횟수로 인해 높은 전류품질을 기대하기 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서 제안하는 방법은 공간 벡터도 상에서 전압벡터의 세분화를 통해 스위칭 횟수를 늘려 전류품질을 높일 수 있다. 또한 계통 위상각을 이용해 필요한 전압벡터만을 사용하여 비용함수를 계산하기 때문에 제어주기 동안 계산시간을 보장할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 기존의 모델 예측 제어 기법의 전류제어 기법보다 향상된 전류품질을 보장하는 것을 검증하였다.
운동하는 물체를 제어하기 위한 제어이론은 디지털 컴퓨터(임베디드시스템)를 이용하여 복잡한 신경망 이론, 인공지능 이론, 비선형 모델 예측 제어 이론등이 제어기 설계 단계에서 구현되고 있다. 비행제어 시스템의 비선형 모델 예측 제어 예측기는 구현하는 컴퓨터의 성능과 각종 모듈의 응용프로그램을 하드실시간(Hard Real-Time)으로 처리할 수 있도록 응답 시간을 충족 하여야 한다. 이와 동시에 제어 시스템에의 성능을 충분히 발휘할 수 있는 정확성도 고려하여야 한다. 수학적 영역에서의 오류는 전체 알고리즘 구현에 영향을 준다. 그러나 이러한 수학적 오류 발생 요인은 예측기에서 생성되는 파라미터에서 최종 정확도 계산에 가끔 고려하지 않는다. 본 논문에서는 비행체 제어를 위한 디지털 제어 시스템에서 하드실시간 하중제어 모델 예측기를 구현하고, 알고리즘의 응답시간을 살펴본다. 또한 이에 따른 정밀도를 보장하는 고효율 예측기를 구현하는 알고리즘을 살펴본다. 예측기는 하중 제어 모델에서 오일러 방법, Heun 방법, Runge-kutta 방법, 테일러 방법의 수치적분 알고리즘을 사용하여 구현된다.
부스트 PFC (Power Factor Correction)컨버터는 AC 입력 전류의 단일 역률과 낮은 THD (Total Harmonic Distortion)를 달성하기 위해 다양한 제어기법들이 연구되고 있다. 그중 인덕터 전류의 평균값을 전류지령에 추종하도록 제어하는 평균전류 모드 제어가 있으며 가장 널리 사용되고 있다. 하지만, 오늘날 디지털 프로세서의 발달로 고도화된 디지털 제어가 가능해지면서 부스트 PFC 컨버터의 예측제어가 관심을 받고 있다. 예측제어에는 예측 알고리즘으로 듀티를 미리 생성하는 예측전류 모드 제어 및 모델을 기반으로 한 비용함수를 선정하여 스위칭 동작을 하는 모델예측제어로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 부스트 PFC 컨버터의 평균전류 모드 제어, 예측전류 모드 제어, 모델예측 전류 제어를 간단히 설명한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 전체 부하 및 다양한 외란 조건에서의 전류 제어를 비교 분석한다.
본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 모델예측제어에 관한 연구이다. 모델예측제어는 시스템의 모델링을 통한 최적의 성능을 제공하는 제어기법으로 PI 제어보다 빠른 동특성을 갖지만, 정확한 파라미터 값이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 오차가 3상 T-type 3-레벨 인버터의 예측제어에서 어떤 영향을 주는지 알아보고 출력 파형을 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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