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.
음향학적인 소음을 제어하는 영역에서는 스피커, 증폭기, 변환기, 그리고 마이크로폰 등에 의해서 전체 적응제어 시스템이 비선형이므로 소음 제어 성능은 비선형성 정도에 의해서 결정된다. 따라서 비선형성 왜곡을 보상하는 적응 제어 시스템이 필요하며, 본 논문에서는 비선형성 왜곡을 효과적으로 선형화하는 적응 보상기와 결합한 새로운 다채널 적응 소음 제어기를 제안하였다. 모의실험을 통해 제안한 적응 보상기가 비선형왜곡을 선형화하고 기존의 LMS 제어기보다 소음을 감쇠하는데 월등함을 증명하였다.
일반적으로 스피커는 설계 원리, 제작 과정 등의 요인에 의하여 비선형 왜곡을 발생하게 되는데, 비선형 왜곡으로 인하여 음질이 떨어지거나 변형하게 된다. 따라서 이러한 비선형 왜곡을 보정하여 스피커를 선형화한다면 보다 향상된 양질의 소리를 청취하거나 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서는 스피커의 비선형 왜곡을 보정하기 위해서 새로운 적응 제어기를 제안하였다. 분석적인 해석과 함께 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 적응 제어기와 제안된 적응 제어기가 모두 비선형 왜곡을 지닌 스피커 시스템을 선형화하는데 적용할 수 있다는 것을 확인하였다. 또한, 제안된 적응 제어기가 거의 동일한 계산 양으로 기존의 적응 제어기보다 비선형 왜곡을 보정하는데 빠른 수렴속도와 우수한 성능을 가지고 있다는 사실을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 향상시키기 위한 새로운 적응제어 구조를 전개하였다. 주어진 플랜트가 선형 시불변이라는 가정하에 표준 기준 모델 적응제어기가 적용될 경우 발생되는 출력오차는 플랜트의 비선형 시변특성으로 인하여 점근적으로 0에 수렴되지 않는다. 이때 미지의 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 방법으로 퍼지보상기를 사용하였으며 결과적으로 플랜트의 비선형 시변 특성을 보상하는 효과를 얻을 수 있었다. 퍼지 보상기로는 출력오차등의 조건에 따라 이득이 변하는 퍼지 PID 보상기를 도입하여 안정하게 설계되도록 노력하였다. 또한 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 것은 표준 기준 모델 적응제어기 내부의 모든 파라미터와 신호가 유한하게 됨을 의미하기 때문에, 제어시스템 전체의 안정도를 보장할 뿐만 아니라 결과적으로 과도응답 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 몇가지 예제를 대상으로 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석함으로써 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 본 논문에서 전개된 새로운 적응제어 구조의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응 제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨이브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
PID 제어기는 구조가 간단하고 적용이 용이하다는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있는 제어방식이다. 이러한 선형 PID 제어기는 시스템의 파라메터가 변화가 있거나 부하 특성이 비 선형적으로 변화할 때에 적절한 이득과 성능을 얻기 어려워 고성능 제어 특성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 세포성 면역 반응과 경사감소학습에 기초하여 비선형 PID 제어기를 설계하고, 설계된 제어기의이득과 비선형 함수의 파라메터들을 실시간 적응적으로 학습할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 제어시스템에 적용하였다. 제안된 비선형 PID 제어기는 비선형 직류 모터 시스템의 파라메터들이 변화하거나 주파수가 다른 추종 명령에 대하여, 적응적으로 이득을 변화 시키며 추종함을 보였다.
이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
pH 공정은 비선형이며, 입력흐름의 성분과 농도가 바뀜에 따라 비선형성이 급격히 바뀌는 적응제어가 요구되는 공정이다. 최근 이 공정에 대한 모델링 기법이 확립되고, 매우 작은 수의 변수를 갖는 parameterization이 제안되어 간단한 형태의 우수한 적응제어법이 구성되어 있다. 그러나 estimation의 windup은 선형 시스템의 적응제어법에서와 마찬가지로 큰 문제점으로 남아있다. 본 고에서는 pH 공정의 적응제어법을 간략히 살펴보았으며 좀 더 견실하고 우수한 성능을 주는 방법을 위하여 두 가지 제안을 하였다. 한 제안은 기존의 변수 estimation의 목적함수가 제어기 성능에 직접적이지 못한 것을 바로 잡으려는 것이다. 새로 제안한 것을 적응제어에 바로 이용하는데 아직 걸림돌이 몇몇 남아 있어 연구가 요구되고 있다. 또 한 제안은 estimation windup을 해결하려는 것으로 pH 공정 특성상 나타나는 것으로 바로 pH 공정 적응제어에 이용될 수 있다.
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.
일반적으로 가변구조제어는 외란과 변수 변화에 대해 강인한 특성을 가지지만 제어기 설계자는 이러한 값들에 대한 상한 값과 하한 값을 알아야한다. 그러나 때로는 이러한 상한 값과 하한 값을 얻는다는 것은 쉽지가 않다. 이에 반해 퍼지제어기는 외란과 변수 변화에 대한 제어기 설계에 있어서 효과적인 방법을 제공한다. 따라서 퍼지제어기와 가변구조제어기가 가지는 장점들을 결합하는 연구가 진행되어져 왔다. 본 논문에서는 기존의 선형 슬라이딩 면을 가지는 퍼지제어기를 이용하는 방법 대신 비선형 슬라이딩 면을 가지는 퍼지제어기를 이용한 적응 퍼지 가변구조제어기를 이용하였다. 따라서 시스템의 결과는 선형 슬라이딩 면을 가지는 제어기 설계에서 나타나는 동적 특성과 정적 특성의 대립을 해결할 수 있다. 또한, 가변구조제어의 동적 특성을 결정하는 제어입력을 도입하여 적응 퍼지 가변구조제어기의 안정도를 판명하였다. 제안된 제어 알고리듬의 유용성을 입증하기 위해 비선형성이 큰 가변 길이를 갖는 진자 시스템을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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