반도체 제조 장비에서 가스의 질량 흐름 제어기(Mass Flow Controller: MFC)가 차지하는 비중은 매우 크다. 가스의 흐름 제어가 곧 반도체 소자의 품질 및 수율을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 따라서 MFC의 고속, 고정밀 제어를 구현하기 위한 요구가 높아지고 있다. MFC의 제어 알고리즘에 관한 연구 선례는 찾아보기가 매우 힘들다. 그러나 일반적으로 PID 제어 알고리즘을 사용되는 것으로 알려지고 있다. MFC 제어의 어려움은 열에 의해 흐름을 감지하는 시스템일 경우 느린 응답 특성과 비선형성을 포함한다는 데 있다. 본 논문에서는 기존의 PID 알고리즘 보다 더 우수한 성능을 보이는 MFC 제어 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 그 우수성을 보인다. 비선형성과 느린 응답 특성을 보상하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 적용하였으며 그 성능을 현재 상용화된 제품과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 PC와 PC에 장착된 데이터 획득 보드를 통하여 제어루프를 형성하였고, PC상에서 LabWindows/CVI 프로그램으로 제어알고리즘을 구현하였다. 또한, 느린 응답 특성이 존재하는 센서출력으로부터 실제의 흐름을 추정하는 하나의 방법도 제시하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 제품보다 더 빠르고, 더 정확한 제어성능을 보였다.
본 논문에서는 하이브리드 자기베어링 시스템의 효과적인 제어 방안 마련을 위한 기법 제안을 목표로 한다. 자기베어링 시스템에서의 제어 목적이란, 회전자(rotor)의 회전을 외부의 물리적 접촉 없이 자기장의 힘만으로 동작하도록 베어링의 위치를 최대한 센터에 위치케 하는 것이다. 기본적으로 자기베어링 시스템은 비선형적 동적방정식으로 구성되기 때문에, 제어 목적을 달성하기 위한 제어 입력 신호의 설계가 쉽지 않으며, 외부 환경의 영향에 따른 시스템 파라미터 변화율에도 많이 민감한 편이다. 본 논문에서는 자기베어링 시스템의 비선형성에 대한 해석 방안으로 퍼지 모델링을 통해 시스템을 재해석하게 되며, 제어 목적에 대한 설정은 선형행렬 부등식 기반 안정화 문제로 변환하여 제어 입력을 설계하고자 한다. 해당 퍼지 모델링 및 제어 알고리즘의 정당성은 시뮬레이션을 통해 검증된다.
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 기반 병렬 유전자 알고리즘 (Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm: HFCGA)을 이용하여 Ball & Beam 시스템에 최적의 Fuzzy Cascade 제어기를 설계하고자 한다. Ball & Beam 시스템은 비선형적이며 Beam의 마찰계수와 Ball의 중력 가속도를 고려하여 Ball의 위치를 조정하는 시스템이다. 이러한 Ball & Beam 시스템에 대해 Fuzzy Cascade 제어기를 설계하고, 조기 수렴에 문제가 있는 기존의 유전자 알고리즘을 개선한 HFCGA를 이용하여 제어기의 파라미터를 최적화 한다. 마지막으로 실제 플랜트에 적용하여 설계된 제어기의 성능을 평가하고, PD Cascade 제어기와 Fuzzy Cascade 제어기의 성능을 비교한다.
이 논문에서는 신호점 매칭 오차(constellation-matched error: CME)와 비 신호점 매칭 오차(non-constellation-matched error: non-CME)를 선형 결합한 오차 신호 기반의 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 새로운 오차 신호는 초기 수렴을 달성하기 위한 non-CME 항과 출력 신호의 심볼간 간섭(intersymbol interference: ISI) 성능을 개선하기 위한 CME 항을 포함하도록 설계되었고, 결합 인자를 통해 두 오차 항을 제어한다. 오차 항을 제어하여 등화 단계에 적합한 오차 신호를 발생함으로써 기존 알고리즘에 비해 수렴 속도와 심볼간 간섭 제거 성능을 개선하였다. 다중경로 채널에 잡음을 부가한 조건하에서 이루어진 64-QAM과 256-QAM 신호에 대한 모의실험에서 제안 방법이 CMA와 CMA+DD 동시 등화에 비해 우수한 것으로 나타났다.
무인항공기의 비행제어법칙 설계를 위하여 자동 제어기 이득 결정 프로그램을 개발하였다. 제어기 이득 결정 문제를 최적화 문제로 정식화 하고, 최적화 문제의 최적해로부터 제어기 이득을 결정하였다. 최적화 문제의 해를 계산하기 위해 진화연산기법의 하나인 PSO 알고리듬과 비선형 프로그래밍의 하나인 SQP 알고리듬을 연결하여 사용하였다. 이 방법을 통하여 최적해 계산 시간을 PSO 방법에 비하여 1/5로 감소시켰으며, 보다 정확한 최적해를 계산할 수 있었다.
불확실한 변수와 비선형성을 가지는 유연조인트 로봇의 견실제어 방안을 제시한다. 그리고 본 시스템에서 불확실구조는 일치성을 유지하지 않는 불일치성 불확실 시스템이다. 제어기는 리아노프의 방안에 근거를 두고있다. 견실제어는 연산토크법을 사용하고 삽입제어기법을 통하여 좌표변환을 통해 구성된다. 제어기 설계과정은 우선 연산토크방법에 의해 시스템 동역학에서 정격부분을 선형으로 2개의 부분시스템으로 구성한다. 이후 좌표변환을 이용하여 각 부분시스템에 제어기를 구축한다. 이 방안을 통하여 관성 행렬이 알려진 값인 경우 이 행렬의 상위한계 조건없이 제어기를 설계할 수 있다. 따라서 임의의 형태의 로봇에도 적용 가능한 제어알고리즘이 된다. 설계된 견실제어는 변환된 시스템이나 원시스템 모두 실용적 안정성을 보장한다. 이 변환은 단지 불확실변수의 최대 한계값의 정보만을 요구한다.
본 논문에서는 비선형 모델링 기법을 이용하여 matrix convertor로 구동되는 유도전동기 구동장치의 성능개선을 위한 새로운 센서리스 기법을 제안한다. 각 스위치에서 발생하는 전환지연과 스위치 소자의 전압강하등과 같은 matrix converter의 비선형 특성을 모델링하여 보상함으로써 저속영역에서의 속도제어성능을 향상시킨다. 전속도 영역에서의 속도 센서리스 제어성능을 향상시키기 위해 축소차원 확장 루엔버거 관측기를 적용하고, 제안한 관측기 이득의 설정방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 제어 알고리즘의 타당성을 검증한다
본 논문은 불확정 시스템의 견실한 이상검출기법의 적용을 위한 실시간 이상검출기법에 대하여 다루며 대상 시스템은 산업용보일러 시스템이다. 본 논문에서 기술된 이상검출기법은 Kwon (1994) 등에 의하여 이미 제시된바 있는 견실한 이상검출기법의 오프라인 배치 처리 알고리즘을 실시간 적용을 위해 확장된 것이며 모델링 오차에 의한 불확실성, 비선형 시스템을 특정 동작점에서 선형화 하는 과정에서 발생하는 선형화 오차, 잡음 등을 고려하였고, 보일러 시스템을 대상으로 한 모의 실험을 통해 본 알고리즘의 우수성을 보였다.
본 논문에서는 최적화 기법과 퍼지 PID제어기를 이용한 자기부상시스템의 부상제어기를 제안한다. 흡인식 자기부상시스템은 일반적으로 비선형 특성을 포함하는 불안정한 시스템이기 때문에 일반적인 선형 제어기를 적용할 경우 우수한 성능을 얻기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서 제안된 제어기는 고정파라미터를 갖는 퍼지 PID제어기를 이용하였으며, 퍼지 PID 제어기 파라미터들은 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였으며 유전알고리즘의 목적함수로는 일반적으로 사용되는 성능지수 함수를 사용하였다. 제안된 퍼지 PID 제어기를 적용한 자기부상시스템의 성능을 평가하기 위하여 Matlab을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 고전적 PID제어기와 성능을 비교 분석하였다. 제안된 제어기를 적용한 자기부상시스템의 성능이 고전 PID제어기에 비하여 더 우수한 성능을 보임을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
영광 3호기에서 발생한 부하탈락으로 인만 과도현상 때의 운전 데이터를 이용하여 전체의 운전 영역에서 잘 맞는 증기 발생기의 모델을 개발하였다. 모델링 기법으로는 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 모델은 물리변수(물리적 의미를 갖는 변수)를 갖는 함수들로 구성하였다. 과도현상시의 데이터를 이용하여 증기발생기의 시변 특성을 직접 추정하기 위해 일부 물리변수를 급수온도에 대해 비선형으로 정의하였다. 잘 알려져 있는 실측 데이터를 사용하는 모델링 기법들은 선형 시불변 계에서만 적용이 가능하여 증기발생기와 같이 강한 시변 특성을 보이는 계의 모델링에 과도현상 때의 데이터를 적용할 수 없다. 물리변수를 직접 추정하면 물리적 원칙에 의해 값의 범위가 주어지며 운전 경험 또는 개략적인 데이터의 분석에 의해 예상되는 값의 범위를 비교적 작게 정할 수 있으므로 유전자 알고리즘의 적용에 유리하다. 얻어진 모델은 영광 3호기 운전원 훈련용 시뮬레이터와 발전소 설계 자료에 의해 검증되었다. 이 모델은 제어기의 설계 및 조정과 증기유량 측정 계열의 비선형 교정에도 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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