로봇이 환경변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 화상정보를 이용한 시각귀환제어(VFC)가 필요하다. 시각귀환 제어시스템은 매니퓰레이터와 카메라로 구성되는데, 고정된 시각시스템의 경우, 특징량이 동일선상에 위치하면 시각귀환제어를 할 수 없는 특이치 문제가 발생한다. 특이치 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 자코비안의 상태값을 정의하고, 여러가지 경우 특징량을 조합 평가하여 이용 가능한 특징량을 선택하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 특징량의 수를 증가해야하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 시각귀환시스템의 카메라를 능동적으로 이동시키므로써 특이치가 발생하지 않는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 적분제어기와 전차수 상태관측기로 구성되는 데드비트제어기의 설계방법을 제안하고, 기어를 포함한 직류전동기로 가동되는 회전계통 플랜트에 적용하였다. 샘플링된 연속 데이터 프로세스의 제어시스템은 샘플링사이에 리플이 없음을 보장하지 않지만, 제안된 데드비트제어시스템의 응답은 MATLAB시뮬레이션을 통한 사례연구의 결과, 상태귀환형 최적제어나 출력귀환형 제어시스템응답 등에 비하여 정정시간이 훨씬 빠름을 나타내었다. 또한 플랜트가 연속시스템이므로 시뮬레이션의 정확도를 기하기 위하여 영차홀드를 제어입력측에 삽입하여 실행하였고, 그 결과 주어진 샘플링주기 후에 오차와 리플이 없는 안정상태에 이르는 것을 보여 주었다.
본 연구에서는 유연한 로봇 조각기를 허브가 있는 첨단질량이 부착된 유연한 외팔보로 모델링하고 Hamilton의 원리에 의하여 유도된 운동방정식을 Galerkin의 모우 드 합 방접을 이용하여 유한차원화하여 상태방정식으로 표시하였다. 계를 제어 모우 드부(controlled mode part)와 잔류 모우드부(residual mode part)로 나누어 제어 모 우드부에 대해 최적제어 이론을 도입하여 귀환계수(feedback ccefficient)를 구하였으 며 측정이 불가능한 상태변수(inaccessible state)를 근사적으로 추정하기 위하여 Lu- enberger 관측기가 사용되었다.2차 성능계수(quadratic performance index)내의 입 력에 대한 가중치의 변화에 따른 제어효과 및 계의 여러 모우드중 중요 모우드만 제어 하는 제어기를 사용함에 따른 Spillover 효과가 계의 제어효과에 미치는 영향을 시뮬 레이션을 통하여 고찰하였으며, 또한 실험을 통하여 이론의 타당성을 검토하였다.
이 연구는 인쇄기제어와 같은 기어를 포함한 직류전동기로 가동되는 회전계통 플랜트의 제어에 관해서 적분제어기와 전차수 상태관측기 및 영차홀드로 구성되는 데드비트제어시스템을 제안하고 있다. 샘플링된 연속데이터시스템의 응답은 샘플링사이에 리플이 발생치 않도록 보장할 수 없지만, 제안된 데드비트제어시스템의 응답은 MATLAB시뮬레이션을 통한 사례연구의 결과, 상태귀환형 최적제어나 출력귀환형 제어시스템응답 등에 비하여 정정시간이 횔씬 빠르고, 주어진 샘플링주기 후에 리플없는 출력응답을 얻을 수 있음을 보여준다.
본 연구에서는 공기스프링을 능동요소로 사용한 방진대를 1자유도 및 2자유도로 모델링하여 이론해석을 수행하였고, 이에 따른 컴퓨터시뮬레이션과 실험을 통하여 이론의 타당성을 검증하였다. 다음으로 공기스프링 방진대의 방진성능 향상을 위하여 비례제어밸브, 컴퓨터, 측정센서 등을 이용하여 공기 스프링내의 공기압력을 능동적으로 조절할 수 있는 제어계를 구성한 후, 최적제어 및 퍼지제어 알고리즘을 적용하여 상태귀환 제어를 실시하였다.
본 논문에서는 강화학습에 기반한 새로운 뉴로-퍼지 제어기를 제안한다. 시스템은 개체의 행동을 결정하는 뉴로-퍼지 제어기와 그 행동을 평가하는 동적 귀환 신경회로망으로 구성된다. 뉴로-퍼지 제어기의 후건부 소속함수는 강화학습을 한다. 한편, 유전자 알고리즘을 통하여 진화하는 동적 귀환 신경회로망은 환경으로부터 받는 외부 강화신호와 로봇의 상태로부터 내부강화 신호를 만들어낸다. 이 출력(내부강화신호)은 뉴로-퍼지 제어기의 교사신호로 사용되어 제어기가 학습을 지속하도록 만든다. 제안한 시스템은 미지의 환경에서 제어기의 최적화 및 적응에 사용할 수 있다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션 상에서 자율 이동로봇의 장애물 회피에 적용하여 그 유효성을 확인한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권4호
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pp.498-504
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1998
This paper presents an optimal control algorithm for the overhead crane. To control the swing motion and the position tracking of the payload of the overhead crane a state feedback control algorithm is applied. by using a hybrid genetic algorithm the feedback gains of the state feedback is optimized to minimize the cost function composed of position errors and payload swing angle under unknown constant disturbances. Computer simulation is performed to demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.
This paper presents a HGA-based(hybrid genetic algorithm) optimal control strategy to control of the swing motion and the transfer of the overhead crane. The objective is to achieve the regulation of the fast swing motion or fast position control. The controller is based on the state feedback. The HGA-based optimal algorithm is applied to find optimal gains of the controller. Computer simulation and experiments were performed to demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.
This paper investigates the control problem which is specified by an uncertain linear system and a linear quadratic performance index. Only the size of parameter uncertainty is assumed to be given instead of its statistics. In addition, a mathing condition which constrains the system structure is assumed to be satisfied. The control law can be obtained by solving an LQ optimal control problem for a nominal system.
포화, 릴레이, 히스테리시스, 불감대와 같은 비선형성이 존재하는 자동화 시스템의 정밀제어를 위하여 마이크로프로세서를 이용한 적응 퍼지제어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 제어 영역을 과도상태 영역과 적응제어 영역으로 분리하였다. 먼저 기준 입력신호와 귀환신호의 주파수 타이에 비례하는 출력전압을 발생시켜서 시스템을 구동하는 주파수 동기 방식을 이용하여 신속한 과도응답을 수행하고, 오차가 설정된 범위 안에 들어오면 퍼지논리를 이용한 적웅 퍼지제어 방식에 의해 시스템을 제어하여 정밀제어를 수행한다. 이론과 실험적인 연구가 수행되었고, 그 결과는 서보 제어 시스템의 정밀제어 성능이 개선되었음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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