쿼드로터를 활용한 운송 임무에서 임의의 유상하중을 장착하게 되면 질량, 관성모멘트, 무게중심의 위치와 같은 모델 파라미터가 변화하게 된다. 더욱이 유상하중이 기체에 장착되는 위치가 기체의 무게중심과 일치하지 않는 경우 무게중심의 변화는 야기되며 이는 제어 성능에 악영향을 미치게 된다. 이에 본 논문에서는 유상하중에 따른 모델의 불확실성을 보상하기 위하여, 선형 제차 조정기(Linear Quadratic Regulator, LQR) 기반의 모델 참조 적응 제어기법(Model Reference Adaptive Control, MRAC)을 제안한다. 먼저 고정된 유상하중을 고려한 쿼드로터의 동역학 모델을 유도하고, 선형 제차 조정기를 이용하여 기준제어기를 선정한다. 참조 모델은 과도응답을 향상하기 위해 폐루프 참조 모델을 사용하였으며, 선형 제차 조정기를 통하여 선정하였다. 또한, 안정성 분석을 통하여 모델 파라미터를 추정하기 위한 적응 제어기법을 설계하였다. 제안하는 제어기의 성능을 확인하기 위하여 모델 파라미터의 불확실성이 존재하는 상황에서 선형 재차 조정기와 성능을 비교하였다. 그리고 외란이 있는 상황에서 기존의 모델 참조 적응 제어기법과도 제안한 제어기의 결과를 비교하여 과도응답과 강건성에 대해서도 분석하였다.
고정익 항공기의 수학적 모델이 잘 알려져 있음에도 불구하고, 넓은 비행 영역에서 모델링 오차를 고려하여 설계 제어 성능을 달성하기 위한 다양한 연구가 있다. 본 논문은 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용한 모델-참조 적응 제어 법칙과, 이를 이용한 고정익 무인항공기의 피치 자세 제어에 대한 연구를 소개한다. 또한 모델-참조 적응 제어의 기준 모델을 모델의 동특성에 기인하여 결정함으로써 성능지표를 제시한다. 설계한 적응 법칙의 성능은 시뮬레이션과 비행실험을 통해 검증했다.
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.
본 논문은 최근 각광받고 있는 소형 무인항공기에 결빙효과와 윙락 불확실성을 적용하고 여러 제어기법을 활용하여 자세 제어 시뮬레이션 수행하였으며 그 결과를 다룬다. 먼저 선정 기체인 BWB 형태의 소형 무인 항공기인 Skywalker X8 기체의 기본 형상과 결빙효과가 적용된 형상에 대하여 선형화를 수행하였다. 이후 MATLAB SimulinkⓇ를 활용하여 외란 관측기 기반 PID 제어, 모델 참조 적응 제어, 모델 예측 제어기법을 사용하여 기본 형상과 결빙효과가 적용된 형상에 대하여 roll 및 pitch 자세 제어 시뮬레이션을 수행한다. 또한, 기존 연구에서 진행되지 않았던 윙락 불확실성을 결빙이 적용된 형상에 동시 적용하여 시뮬레이션을 수행하였으며 각 제어기법의 성능을 비교 분석하였다.
In this paper, a direct model reference adaptive fuzzy control (MRAFC) scheme is developed for the plant model whose structure is represented by the MIMO Takagi-Sugeno fuzzy model. The MRAFC scheme is proposed to provide asymptotic tracking of a reference signal lot the systems with uncertain or slowly time-varying parameters. The developed control law and adaptive law guarantee that all signals in the closed-loop system are bounded. In addition, the plant state tracks the state of the reference model asymptotically with time tot any bounded reference input signal.
This paper presents a design scheme of torque control for wheeled mobile robot(WMR) to asymptotically track the target reference trajectory. By considering the kinematic model of WMR, trajectory tracking control generates the desired tracking trajectory, which is transformed into the command velocity vector for the real WMR to track the target reference trajectory. The dynamic equation of the state error between the target reference trajectory and the desired tracking trajectory is represented by Takagi-Sugeno fuzzy model, and this model is used as the reference model for the real mobile robot error dynamics to follow. The control parameters are updated by adaptive laws that are designed for the error states of the real WMR to asymptotically follow the states of reference error model for the desired tracking trajectory. The proposed control is applied to a typical wheeled mobile robot and simulation studies are carried out to verify the validity and effectiveness of the control scheme.
T his paper presents the lateral and longitudinal control algorithm for the driving of a 4WS AGV(Automated Guided Vehicle). The control law to the lateral and longitudinal control of the AGV includes adaptive agin tuning ability, that is the controller gain of the gravity compensated PD controller can be changed on a real-time. The gain tuning law is derived from the Lyapunov direct method using the output error of the reference model and the actual model, And to show the performance of the presented lateral and longitudinal control algorithm, we simulate toe nonlinear AGV equations of the motion by deriving the Newton-Euler Method, The read path is from quay yard area to docking position in loading yard area. The quay yard area is where the quay crane loads the container to the AGV and the docking position is where the container is transferred to the gantry crane. The road types are constructed in a straight line and J-turn. When driving the straight line, the driving velocity is 6㎧ and the J-turn is 3㎧.
A new RMRAC scheme far the PMSM current regulation is proposed in a synchronous frame, which is completely free from the parameter's uncertainty. A current regulator of PMSM is the inner most loop of electromechanical driving systems and plays a foundation role in the control hierarchy. When the PMSM runs in high speed, the cross-coupling terms must be compensated precisely for large system BW. In the proposed RMRAC, the input signal is composed of a calculated voltage defined by MRAC law and an output of the disturbance compensator. The gains of feed forward and feedback controller are estimated by the proposed modified gradient method, where the system disturbances are assumed as filtered current regulation errors. After the compensation of the system disturbance from error information, the corresponding voltage is fed forward to control input to compensate for real disturbances. The proposed method robustly compensates the system disturbance and cross-coupling terms. It also shows a good realtime performance due to the simplicity of control structure. Through real experiments, the efficiency of the proposed method is verified.
PMSM (Permanent Magnet Synchronous Motor) current control is a most inner loop of electromechanical driving systems and it plays a foundation role in the hierarchy's control loop of several mechanical machine systems. In this paper, a simple RMRAC control scheme for the PMSM is proposed in the synchronous frame. In the synchronous current model, the input signal is composed of as a calculated voltage by adaptive laws and system disturbances. The gains of feed-forward and feed-back controller are estimated by the proposed e-modification methods respectively, where the disturbances are assumed as filtered current tracking errors. After the estimation of the disturbances from the tracking errors, the corresponding voltage is fed forward to control input to compensate for the disturbances. The proposed method is robust to high frequency disturbances and has a fast dynamic response to time varying reference current trajectory. It also shows a good real-time performance duo to it's simplicity of control structure. Through the simulations considering several cases of external disturbances and experimental results, efficiency of the proposed method is verified
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[게시일 2004년 10월 1일]
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