벡터제어를 적용한 유도전동기 드라이브는 고성능 제어를 위하여 산업 적용분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 유도전동기의 모델은 비선형이고 복잡하기 때문에 포화, 온도변화, 외란 및 파라미터 변동등에 의해 성능 및 신뢰성이 저하된다. 이러한 가변속 드라이브를 제어하기 위하여 종래의 PI와 같은 제어기들이 일반적으로 사용되어졌다. 이러한 제어기들은 이상적인 벡터제어 상태에서도 광범위한 동작영역에서 양호한 성능을 나타내는데 한계를 가지고 있다. 본 논문은 퍼지제어, 신경회로망, 적응 퍼지제어로 구성된 FNN(Fuzzy-Neural Network)-PI 제어기 기반 자기동조 PI 제어기와 ANN을 이용한 속도추정을 제시한다. FNN-PI, AFC, ANN 제어기를 이용한 제어 알고리즘은 유도전동기 드라이브 시스템에 적용하여 그 결과를 분석하고 제어기의 효용성을 입증한다.
본 연구에서는 직류 서보전동기의 위치, 속도 및 토오크 등의 제어기법중 외란에 대해 강인한 것으로 평가되고 있는 기존의 가속도 제어기법을 해석하고 그 결과 적용상의 문제점으로 판단되는 계통 파라미터 변화에 대한 강인성을 개선하기 위한 대책으로서 변경된 가속도제어 루프를 포함한 위치제어계를 제안하고 이를 직류전동기의 위치제어게 적용하였다. 제안된 제어계는 가속도제어기와 자기종조 퍼지 PID 제어기로 구성되어 있으며 제안된 제어계와 기존의 가속도제어계와의 근복적 차이점은 이 제어기법의 핵심 요소라 할 수 있는 가속도 기준입력 정정량의 발생기구로서 고전적 PID제어기를 자동조정하는 자기동조 PID 제어방식을 채택하였다는 점이다. 이 기준입력 발생기구를 도입한 직류전동기 위치제어계의 성능을 검토하기 위하여 그 응답특성을 기존의 가속도제어 위치제어계의 응답특성과 비교한 결과 파라미터 변화에 대한 강인성, 과도 특성 및 정상상태 특성면에서 제안된 제어계가 매우 우월한 성능을 가짐을 확인하였다. 따라서 제안된 제어기법은 기존의 가속도제어에 근거한 위치제어계의 성능을 개선시켜줌으로써 이 제어기법의 적용범위 확대에 기여하며 특히 모델의 불확정성이 크거나 부하등 운전환경이 크게 변화하는 악조건 하에서의 정밀한 위치제어에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 고차 불확실 시스템의 빠르고 견실한 추적을 위해 시변 다중근을 가지는 새로운 슬라이딩평면을 제안한다. 다중근은 슬라이딩 모드에서의 폐루프 시변 시스템을 안정화시키면서 목표로 하는 근을 향해 이동한다. 초기 다중근은 초기 오차에 대해 평면의 평행이동 거리가 최소화되도록 얻어지고 평면이 초기오차를 지나도록 절편이 생성된다. 허용되는 입력 하에서 빠른 평면의 평행이동과 다중근의 이동은 오차 수렴 속도가 증가될 수 있게 해준다. 제안되는 슬라이딩 모드 제어는 오차가 초기 시간부터 항상 슬라이딩 평면에 머물도록 하여 시스템은 매개변수 불확실성과 외란에 대해 더욱 둔감하게 해준다. 모의 실험에서 기존 방식과의 비교를 통해 제안된 타당성이 입증된다.
이 논문에서는 선형 유도 모터로 추진되는 자기부상 열차 시스템에서 열차의 속도에 따라서 추진 시스템으로부터 발생하는 간섭력의 부상 시스템에 대한 영향을 최소화하기 위한 적분형 sliding mode 부상제어기의 설계에 대해서 다룬다. 제어기 구조는 적분형 제어기와 sliding mode 제어기로 구성된다. 적분형 제어기는 정적 외란에 대해서 정상상태 오차가 영에 도달하는 것을 보장하고 sliding mode 제어기는 수학적 모델이 본질적으로 갖고 있는 불확실성에 대한 강건성을 보장 한다 sliding mode 제어기의 chattering 문제를 해결하기 위해서 연속 함수를 도입한다. 선형 유도모터에 의한 간섭력은 실험 데이터의 curve fitting에 의한 수학적 모델링을 통하여 수식화 한다. 컴퓨터 모의시험을 통해서 설계돈 적분형 sliding mode 제어기의 효율성을 보인다.
본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.
직류 전동기의 위치 및 속도 제어를 위해 그동안 주로 사용해 왔던 고전적인 선형 PID 제어 알고리듬을 사용하여 왔으나, 주위환경의 변화나 부하의 변경 또는 외란과 같은 비션형 요소들로 인해 실제 시스템의 모델링에는 많은 제한이 따랐다. 이 문제를 해결하기 위해 시스템의 모델링 없이 매개변수들을 온라인으로 추정하여 식별할 수 있는 PID 자기 동조기의 설계 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 극 배치 PID 자기 동조 제어기의 설계 기법을 제안하고, 각각의 제어기 매개변수들을 추정하기 위하여 순환 최소자승 알고리듬을 사용하야T으며, Diophantine 방정식의 도입으로 인한 4개의 추가매개 변수들을 추정된 제어기 매개변수들을 이용하여 새롭게 유도된 방정식에서 구하였다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 최소, 비최소 위상 시스템에 대한 시뮬레이션을 하였고 실제 로보트 매니플레이터용 DC 서어보 전동기에 대하여 무부하와 부하 실험을 거쳐 그 특성이 양호함을 검증하였다.
본 논문에서는 광섬유형 전자 스페클 패턴 간섭계에 적용할 효과적인 위상이동 방법을 제안한다. 광섬유 마이켈슨 간섭계에 4$\pi$ 위상변조를 주기적으로 가하면서 각각 $\pi$의 위상차이를 갖는 4개의 영점위치를 검출하여 CCD 카메라의 이미지 취득신호를 생성한다. 이 신호에 따라 얻어지는 스페클 패턴은 위상추출 과정에 필요한 $\pi$/2 위상차이를 갖게 되며 후처리를 통하여 측정 대상체의 3차원적인 표면 위상정보를 얻게 된다. 환경적인 외란에 비하여 충분히 빠른 위상변조를 가할 경우 귀환제어 없이 빠르고 정확하게 $\pi$/2 위상 이동에 따른 CCD 동작신호를 생성할 수 있었으며, 위상변조기의 비선형적인 동작특성에 영향 받지 않는 실험결과를 얻을 수 있었다. 실험을 통하여 100 Hz의 영상 취득 속도를 얻었고, 25 Hz의 위상변조를 가할 때 출력 위상계단 신호의 오차는 0.6 mrad이었다.
퍼지 제어기(FLC)는 고전적인 제어기 보다 외란에 강하고 초기치에 대한 과도응답도 우수할 뿐만 아니라 시스템의 수학적 모델과 파라메터 값을 알지 못하더라도 적절한 제어가 가능하다. 그러나 퍼지 제어기의 제어 규칙 생성은 전문가의 경험과 일단 결정된 제어 규칙은 고정됨으로 인해 제어 시스템의 환경변화에 적응할 수 없는 한계성이 있다. 또한 제어기의 출력값은 미세한 오차를 가지곤 있어 정확한 목표 값에 수렴할 수 없다. 이러한 미세한 오차를 없애기 위하여 여러 가지 방법이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 FLC에 NN(Neural Network)과 GA(Genetic Algorithm)를 결합한 GA-FNNIC(유전알고리즘-퍼지 신경망 지능 제어기 : Genetic Algorithm - Fuzzy Neural network Intelligence Controller)를 제안한다. 제안된 GA-FNNIC와 FLC 제어기 간의 출력 특성, 수렴속도, 과도특성과 상승시간에 대해 비교 분석하고, 최종적으로 본 GA-FNNIC가 오차없이 목표치에 정확하게 수렴하는 것을 보인다.
서보 모터는 컴퓨터와 센서로부터 오는 지령에 대해 높은 위치 정밀도와 정확한 속도제어가 가능해 자동화 시스템에서 중요한 부분으로 사용된다. 본 논문에서는 선형추진 BLDC모터로부터 얻어지는 파라메터를 추정하여 정현여자에 의해 구동되는 방식을 제안했다. 파라미터 추정은 제어기의 게인 튜닝과 외란 관측기를 통해 이루어졌다. 이러한 것을 가능하게 하기 위해 DSP(TMS320F240)를 사용하여 시스템을 구성 하였으며 FOC(Field Oriented Control)방식을 적용하였다. 본 시스템에 사용 된 TMS320F240은 A/D Converter와 PWM 발생부, 다수의 IO Port를 내장하고 있어 서보모터 제어에 유용하게 사용될 수 있는 프로세서이다.
열차 운행시에 발생하는 전동소음은 열차 차륜과 레일 표면조도의 불균일성에 의하여 가진된 진동에 의해 발생된다. 따라서 열차 전동소음의 전달, 예측 및 분석을 위해서는 차륜과 레일표면의 음향조도(acoustic roughness)의 정확한 측정과 분석이 필요하다. 그러나 현재의 레일표면의 조도측정을 위한 장치와 방법은 작업자의 수작업에 의존한 트롤리 장치를 사용함으로써, 불일정한 측정속도와 흔들림과 같은 불안정한 인터페이스를 야기하여 측정값의 오차와 외란을 증대시키는 단점을 지닌다. 본 논문은 철도궤도의 레일상에서 자율 정속 주행하면서 레일표면의 음향조도를 측정하는 자동화 측정장치 및 플랫폼을 개발함으로써, 측정정밀도를 향상시키고 측정값의 불균일성을 감소시켰다. 또한 측정값의 신뢰도와 정확도 향상을 위해 동일한 복수의 변위센서 적용법을 제안하였으며 표준레일구간의 현장측정을 통해 동일 변위센서로부터 융합된 데이터의 정확성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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