많은 동적해석 설계자들이 재료물성치의 불확실성, 연결강성 그리고 경계조건등의 해석상에서 나타날 수 있는 불확실성 때문에 모달 테스트에 많은 관심을 가지고 있었으며 또한 수행해 왔다. 그러나 대형구조물의 경우 저주파수 대역에서의 가진력 크기, 가진력 계측 문제등으로 동특성 실험을 위한 모달 테스트를 수행하기가 쉽지 않은 실정이다. (중략)
최근 지능 정보 처리에 대한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 불확실하고 복잡한 동적 환경에서도 적응할 수 있도록 그 영역을 확장해 가고 있다. 본 논문에서는 다치 논리함수의 차분의 성질을 이용하여 동적 환경에 적응할 수 있는 다치 오토마타 모델을 제시하였다. 즉, 입력 스트링을 다치 함수의 치에 사상시키고, 다치 함수의 차분의 성질을 상태의 전이에 적용시켜 동적 변화에 자율적으로 적응할 수 있도록 하였다. 따라서, 다치 오토마타는 동적으로 변화하는 환경을 모델링하는데 광범위하게 응용될 수 있을 것이다.
본 논문은 가변 구조 제어기의 단점인 도달영역에서의 파리미터의 불확실성과 외부 외란에 대한 민감성을 감소시키는 방안으로 DNP제어를 제시한다. 비선형 동적 매니퓰레이터를 통하여 시스템의 상태 궤적이 초기 위치에서부터 평형점에 이르기까지 외란과 파라미터의 불확실성에 강인하게 되며 아울러 목표 직각 좌표까지 도달시간 뿐만 아니라 평형점까지의 도달시간도 감소하게 되는 특성을 보이고자 한다. 제안된 제어 구조의 효과는 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
본 연구는 슬라이딩 모드개념을 이용한 비선형 견실 상태 추정기의 선박 위치제어시스템에 대한 적용에 관한 연구이다. 개발된 상태추정기는 제어기 설계에 필요한 동적 모델에 있어서 고려되지 않은 비선형성과 불확실성 및 외란이 존재하더라도 견실히 상태추정을 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 선박의 속도 및 유체력으로 인한 외란의 추정이 가능하며, 파랑으로 인한 고주파 운동응답을 여과시킴으로 불필요한 작동기의 동작과 과도한 연료손실을 방지할 수 있다. 특히 상태 추정기에 불연속 함수를 도입함으로 비선형성, 외란 및 불확실성에 대해 강인한 특성을 가지고 있다. 제안된 상태추정기에 기초하여 Observer backstepping 방법을 이용한 위치 제어기가 설계되었으며, 제어시스템의 안정성을 Lyapunov 법을 이용하여 검증하였다. 일련의 수치 시뮬레이션을 수행함으로서 제안된 상태추정기 및 제어기의 선박위치제어시스템으로서의 성능을 예증하였다.
We propose the hybrid robust controller for TDC(Time Delay Control) and SMC(Sliding Mode Control) method. TDC and SMC deal with the time-varying system parameters, unknown dynamics and unexpected disturbance. This controller is applied to follow the desired reference model for the uncertain time-varying overhead crane. The control performance is evaluated through simulation. The theoretical results indicate That the proposed controller shows excellent performance to an overhead crane with the uncertain time-varying parameters and disturbance.
최근 복잡해진 시스템의 실행 환경에서 발생하는 문제들을 해결하기 위해 자가적응형 시스템의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 시스템 설계 시점에 구축된 모델과 실행 환경 사이의 불확실성이 시스템을 알 수 없는 상황으로 이끌 수 있기 때문에 이를 다루기 위한 연구가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문은 불확실한 상황에서 적응 시점을 결정하고 모델에 실시간 환경을 반영하기 위한 방법을 제안한다. 적합한 적응 시점을 위해 시스템의 이전 상태들과 현재상태를 비교하여 베이지안 서프라이즈를 계산하고, 설계된 모델에 실시간 환경을 수행된 적응 정책의 결과를 모델에 반영한다. 제안 방법론을 네비게이션 시스템에 적용하여 제안 사항의 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 장기전원구성의 수립에 있어서 가정한 시나리오에서 최적해를 찾는 기존의 방법을 탈피하여 건설단가나 연료단가의 변동과 같은 경제성의 변동 및 최대부하의 예측의 불확실성에 대한 외부충격등에 견딜 수 있는 유연성을 정량적으로 고려할 수 있는 새로운 방법을 제안한다.그 수법으로 Fuzzy 동적계획법을 이용하여 각 대표년도별로 최적전원구성안을 결정하므로써 년도별 전원 구성의 추이를 쉽게 알 수 있고 비선형 멤버쉽함수도 용이하게 고려할 수 있도록 하였다. 여기서는 경제성, 신뢰성, 부하불확실성 및 유연성에 대한 멤버쉽 함수치를 각상태별로 계산하고 Bellman-Zadeh의 최대화 결전과정에 따라 처리하므로서 그 안을 결정하도록 하였다. 본 수법을 우리나라 KEPCO 계통에 적용하여 그 유용성을 검토하였다.
In this paper, Proposed the robust controller for robot manipulator plus actuator with dynamic parameter uncertainties. In general, errors and uncertainties system parameters exist more or less between the actual system and mathematical model. To reduce these trems, used Lyapunov stability theorem. The performance of the controller is evaluated for the three degree of freedom robot manipulator plus actuator model with uncertainties of parameters and model errors.
In adaptive neuro-control, neural networks are used to approximate the unknown plant nonlinearities. Until now, most of the papers in the field of controller design fur nonlinear system using neural networks considers the affine system with fixed number of neurons. This paper considers nonaffne nonlinear systems and dynamic variation of the number of neurons. Control laws and adaptive laws for weights are established so that the whole system is stable in the sense of Lyapunov.
주행문제는 불확실한 외란의 영향을 받는 이동로봇 등의 시스템에 대하여 각종 제약조건들을 만족하도록 하는 제어 입력을 결정하는 과제를 포함한다. 이러한 과제는 제약조건을 갖는 확률 제어 문제로 모델링될 수 있다. 이러한 종류의 제어문제를 풀기 위하여, 최적 가치함수 개념에 의존하는 동적 계획법의 활용을 시도해볼 수 있다. 하지만, 대부분의 실제 문제에서 이러한 시도는 많은 어려움, 예컨대, 시스템의 완벽한 모델이 알려지지 않거나, 최적 제어정책을 구하기 위한 계산이 불가능하거나, 수없이 많은 계산 자원을 필요로 하는 등의 문제점을 안겨줄 수 있다. 이러한 동적 계획법의 어려움을 극복하기 위한 전략으로, 근사적 가치함수에 의존하여 준최적 제어정책을 구하는 근사적 동적 계획법을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 최근에 제시된 근사 동적 계획법들을 복잡한 제약조건을 갖는 주행 문제에 적용하여 보고 그 결과로 얻어지는 성능 특성을 관찰해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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