본 논문에서는 매트릭스 컨버터로 구동되는 유도전동기의 속도제어 성능을 향상시키기 위한 적응제어 기법을 제안한다. 유도 전동기는 비선형적 마찰력 등으로 인한 비선형적 특성을 가진다. 이러한 비선형적 특성으로 인해 야기되는 왜곡을 보상하고 속도제어 성능을 개선하기 위해 슬라이딩 모드 제어 기법을 적용한다. 슬라이딩 모드에서 발생하는 채터링 현상과 모델링되지 않은 유도 전동기의 불확실성에 의한 제어 성능 저하를 개선하기 위해, 불확실성 추정을 위한 퍼지 기반 불확실성 추정기를 적용한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기법의 타당성을 검증한다.
본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.
본 논문에서는 간단한 외란 관측 기법을 이용한 영구자석형 동기 전동기(Permanent Magnet Syncoronous Motor:PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제안된다. 피드백 선형화(feedback linearization) 기법을 이용함으로써 비선형 요서가 효과적으로 제거되고 출력 오차 동특성을 선형 제어 기법에 기반하여 설정할 수 있다. 그러나 이 방식은 제어기의 파라미터들이 실제 모터의 파라미터들과 일치하지 않으면 만족스러운 성능을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 파라미터들이 실제 모터의 파라미터들과 일치하지 않으면 만족스러운 성능을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 파라미터 변동에 의한 비선형 외란을 제거하기 위해 외란 관측 기법을 이용한다. 제안한 방식에는 두개의 축소 차수 관측기만 이용되므로 관측기 설계가 상당히 간단하고 파라미터 추정을 위한 제어기의 계산량에 많은 부담을 주지 않는다. 제안한 관측기를 이용한 비선형 속도 제어 알고리즘이 파라미터 변동에 대해 상인한 제어특성을 가짐을 시뮬레이션과 실험 결과로 입증하였다.
본 논문은 비선형 시스템의 퍼지 모델을 적용한 시간 지연 간격에 종속적인 안정도 분석 및 제어기 설계에 대해서 논의한다. 먼저, 시간 지연을 포함하는 비선형 시스템을 T-S 퍼지 시스템으로 모델링한다. 시간 지연을 포함하는 전체 페루프 비선형 시스템은 다중 시간 지연을 갖는 T-S 퍼지 시스템이 된다. 전체 폐루프 퍼지 시스템의 안정도를 분석하고, 안정화 시키는 퍼지 제어기 설계를 위한 필요충분 조건을 유도한다. 유도된 안정도 및 제어기 설계 조건이 시간 지연 간격에 종속적임을 확인하다. 기존의 시간 지연에 종속적인 안정도 및 제어기 설계 조건 보다 넓은 범위를 나타냄을 확인한다. 제안된 필요충분 조건을 선형 행렬 부등식의 형태로 나타내고, 기존의 다양한 프로그래밍 기법을 이용하여 제어기 이득값을 구한다. 예제를 통하여 제안된 이론의 타당성을 확인한다.
본 논문은 헬리콥터 비선형 제어기 설계를 위한 State-Dependent Riccati Equation (SDRE) 기법을 다루었다. SDRE 제어기법은 비선형 운동방정식에 대해 선형 시스템과 같은 구조를 갖는 방정식을 필요하기 때문에 State-Dependent Coefficient (SDC) factorization 기법을 개발하여 비선형 운동방정식으로부터 이러한 구조의 방정식을 유도하였다. SDRE제어기를 온라인상에서 설계하는데 필요한 대수 Riccati 방정식의 효율적인 수치해법을 연구하였다. 본 연구에서 제안된 수치기법을 헬리콥터의 경로추종문제로 적용하였으며, 고 신뢰도의 헬리콥터 수학적 모델을 적용하여 실시간으로 SDRE 제어기를 설계할 수 있는 방안을 제안하였다.
기계의 정밀도 향상을 위하여는 기계에 대한 보다 정확한 해석을 요구한다. 그러나 실제 기계 시스템은 마찰, Backlash, Saturation등과 같은 비서형 특 성을 가지고 있어 시스템의 해석 및 제어가 어렵게 된다. 특히, 축, 링크, 기 어, 풀리, 베어링등의 기계요소에서는 마찰로 인해 정밀도가 크게 덜어지고 있어, 마찰에 의한 동특성 및 제어는 많은 연구자들에 의해 관심의 대상이 되어 왔다. 마찰력을 고려한 기계시스템의 운동은 정지상태 근처에서 마찰력 의 변화가 심한 비선형 동특성을 보이고 있어 그 해석에 어려움을 겪고 있 다. 실제 마찰이 저속에서 고급 비선형임에도 불구하고 가장 널리 사용되는 형태의 모델로서 쿨통 마찰을 고려한 운동방정식 조차 비선형성으로 인하여 해석에 어려움이 따르고 있다. 마찰은 오랜동안 연구되어 오면서 Fig.1, Fig2 와 같이 등가선형점성 감쇠, 쿨통마찰, 정적마찰로 모델화되거나 이들의 조 합으로 나타내었다[1-5]. 마찰력은 시간영역에서도 연구되어 Walrath[7]는 Fig.3-a의 속도가 역전되는 지점에서 마찰토오크가 .+-.Tf를 공유하는 문제 를 고려하기 위해, Fig.3-b와 같이 동적마찰모델을 사용하였다. 최근의 연구 로서 Armstrong[7]은 마찰의 위치의존성을 고려한 정확한 마찰모델을 설정 하여 개루프제어에 적용, 좋은 제어특성을 확인하였고, Canudas[8]는 저속영 역에서 overcompensation시 limit cycle과 gain의 관계를 해석하였다.
본 논문에서는 영구자석 동기전동기(PMSM)를 위한 비선형 속도제어기와 Takagi-Sugeno 퍼지 기법을 이용한 퍼지 부하 토크관측기를 제안한다. 또한 제안된 비선형 속도제어기와 퍼지 토크관측기가 존재하기 위한 LMI 조건을 유도하고, 제어기와 관측기의 이득 행렬을 계산하기 위한 선형 행렬 부등식(LMI) 매개변수화가 주어진다. 제안된 비선형 속도제어기와 퍼지 부하 토크관측기의 성능을 검증하기 위하여, 모터 파라미터 및 부하 토크 변동 하에서 시뮬레이션 및 실험 결과가 주어졌다.
본 논문은 시간 지연을 가지는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 제시한다. Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링을 통하여 비선형 상호 결합 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 상호 결합 시스템의 하위 퍼지 시스템을 안정화 시킬 수 있는 분산 출력 궤한 제어기를 설계한다. 폐루프 하위 시스템들의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 시간 지연이 있는 비선형 상호 결합 시스템에 대한 분산 퍼지 출력 궤한 제어기의 효용성을 평가한다.
본 논문은 비선형 동적 신경망을 이용한 직접 제어에 관한 연구이다. 제어기는 근사화 제어와 신경망 보조제어 입력으로 구성되어 있다. 신경망 제어 입력은 출력 추적 오차를 더 줄이기 위해 보완 신호를 제공한다. 이 방법은 제어할 비선형 시스템의 종류에 많은 제한을 두지 않기 때문에 RBF 신경망을 이용하여 입력에 대해 안정적인 성능을 가지고 있다. 시뮬레이션 결과는 매우 효과적이며 비선형 시스템의 만족스러운 학습 성능을 증명하였다.
본 논문은 파리미터의 불확실성을 포함하는 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 시스템을 위한 체계적인 출력 추종 제어기 설계기법을 제안한다. 불확실 T-S 퍼지 시스템은 효과적인 설계를 위하여 퍼지 입력 공간의 발화도의 우세성에 따르는 몇 개의 불확실 선형 시스템으로 표현된다. 출력 추종 제어 오차는 일반화된 리아푸노프 함수에 의하여 해석된다. 이에 따라 출력 추종 제어기 설계 문제는 몇 개의 불확실 선형 시스템의 안정화 문제로 변환된다. 강인 추종 제어기 설계 조건은 선형행렬 부등식의 형태로 유도된다. 마지막으로 파라미터 불확실성을 포함하는 혼돈 로렌Cm 카오스 시스템의 출력 추종 문제를 고려하여 본 논문에서 제안한 기법의 효용성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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