Model-free Method들 중에 반복 피트백 조절 알고리즘(Iterative Feedback Tuning, IFT)는 특정한 성능지수를 정의하고, 이를 최소화하도록 제어기의 게인들을 조절하는 방법을 제시하였다. PID와 같은 고전적인 제어이론에 근거한 제어기 설계 과정과는 달리, IFT 알고리즘은 반복 실험을 통해 성능지수의 Gradient를 구하여 이로부터 필터 게인들 조정하는 방법을 채택하고 있다. 수학적 증명과 실험적 실증을 통하여 IFT의 수렴성과 유용성이 보여짐에도 불구하고 IFT 알고리즘의 한계점은 단일 성능지수의 사용이라는데 있다. 이를 개선하기 위해서는 단일 제어 목적을 위한 단일 성능지수의 사용이 아닌 복수의 제어 목적을 위한 복수의 성능지수의 사용이 필요하다. 본 논문에서는 두 개의 성능지수를 가지는 IFT를 이용해서 위상 여유가 크고, 대역폭이 넓은 제어기를 설계하기 위해서 제어기 게인을 자동 조절하는 알고리즘을 제안하고 ODD에서 사용되는 플랜트에 적용한 모의실험을 통하여 그 유용성을 보였다.
본 논문은 여러 설비시스템의 프로세스 제어에 사용되는 PID제어기의 최적 자동동조에 관한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 먼저. 제어대상의 계단응답으로부터 모델링 된 1차 지연계를 Pad 근사화하고, Ziefler-Nichols의 한계감도법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간에 대한 퍼지 평가함수를 초대로 하는 최적화되 PID 계수를 목표치로 하여 신경회로망의 역전파 알고리즘을 통해 충분히 반복, 학습시켜 새로운 K, L, T값을 입력하였을 때 근사적으로 최적화된 PID 계수를 구함으로써 퍼지추론에 의한 제어 규칙이 불필요하여 자동 동조시간이 짧다는 장점을 가지고 있다.
최근의 인터넷환경은 다양한 형태의 가상 및 원격 교육이 가능한 기반을 제공하고 있으며, 대학 및 교육기관에서는 이를 활용한 새로운 교육용 도구의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 시공간의 제약 없이 실험을 수행할 수 있도록 하여 학습자들에게 반복 학습이 가능하도록 하였고, 유량제어를 실현 할 수 있는 비선형 시스템의 이중탱크 기구를 이용하여 다양한 제어이론을 실험할 수 있는 웹기반 실험실을 구현하였다. 전체 시스템은 SISO 시스템과 MIMO 시스템을 학습자가 선택하여 실험할 수 있도록 하였다. 유량제어 방식은 수동, PID, FUZZY 제어로 실험할 수 있도록 하여 학습자들에게 여러 가지 제어이론을 다양하게 학습할 수 있도록 구성하였으며, 릴레이 자기 동조법을 구현하여 학습자들로 하여금 PID변수를 확인할수 있도록 하였다. 또한 Web-Cam을 통하여 실험화면을 실시간으로 확인하면서 시뮬레이션을 동시에 실행하여 비교할 수 있도록 구현하였다.
원격 조작기는 같은 일을 반복적으로 수행하지 않는다는 점에서 산업용 로봇과는 구별된다. 같은 작업을 연속적으로 수행한다는 점에서 산업용 로봇은 실시간용 로봇과 구별된다고 할 수 있다. 그런데 로봇의 제어용 프로세싱 방법은 여러 거지 요인들이 복합되어 하나의 출력으로 양상된다. 본 논문에서는 원격 제어기의 모델링 오차를 입력 요인으로 힘, 위치, 운동량이 문제가 되었을 경우에 이를 계층적으로 방식으로 대안을 제시하고 이를 해결하는 방식을 다속성 가치 평가 방식으로 평가하였을 경우에 나오는 출력 방식을 PID 출력 방식과 비교하여 평가함으로서 유효함을 들어 실시간을 제어방식으로 계층적 제어방식이 적절하게 사용될 수 있음을 증명한다.
In this paper, an iterative learning control method is applied to suppress the vibration of a 2-mass system which has a flexible coupling between a load an a motor. More specifically, conditions for the load speed without vibration are derived based on the steady-state condition. And the desired motor position trajectory is synthesized based on the relation between the load and motor speed. Finally, a PD-type learning iterative control law is applied for the desired motor position trajectory. Since the learning law applied for the desired trajectory guarantees the perfect tracking performance, the resulting load speed shows no vibration. In order to handle the initial position error, the PD-type learning law is changed to PID-type and a weight function is added to suppress the residual vibration caused by the initial error. The simulation results show the effectiveness of the proposed learning method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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