본 논문은 초음파 거리계를 이용하는 쿼드로터 무인항공기의 고도 제어 성능 향상을 위한 정상 웨이블릿 변환 기법을 제시하였다. 쿼드로터의 수직 이착륙 시 많이 사용되는 초음파 거리계를 이용하여 지상시험을 수행하였다. 초음파 거리계는 정반사율(specular reflectance)과 음향 잡음 (acoustic noise)으로 인한 신호의 스파이크가 생긴다. 짧은 시간 간격으로 발생하는 스파이크는 시간과 주파수 영역에서의 동시 분석을 필요로 한다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavelet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 이에 초음파 거리계의 스파이크를 정상 웨이블릿 변환 기법을 이용하여 분석하였고, 실험결과 초음파 거리계의 스파이크를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 지상 주행과 비행이 가능한 이중모드 PAV의 무인 축소모델 개념설계 및 개발시험 과정에 관하여 기술하였다. 운용 요구도를 검토한 결과 멀티로터 형상에 나셀틸트 기능을 결합한 쿼드 틸트 프롭형 비행체가 제안되었다. 프로펠러 추진을 위한 모터와 주행을 위한 구동장치를 하나의 나셀에 집적하고, 나셀 틸트 구조에 의해 비행 및 주행모드의 변경이 가능하도록 구현하였다. 개념설계를 통해 주요 설계변수와 초기 제원이 확정되었고, 비행모드 및 주행모드 시험용 플랫폼을 제작하여 기능시험을 수행하였다.
본 논문은 예측하지 못한 외부 환경 요소 변화로 인해 저하되는 비행 성능을 $L_1$ 적응 제어 기법으로 보상하는 궤적 추종 기법을 제안하였다. 제안된 궤적 추종 기법은 상대 거리를 이용하여 속도 명령을 생성하는 유도 법칙과 속도 명령을 추종하는 적응 제어 루프로 구성되어 있다. 경로 추종 성능을 향상시키기 위하여, 유도 법칙에서 생성한 속도 명령이 적응 제어기의 기준 입력이 되도록 설계하였다. 유도 법칙에서는 목표 궤적과 상대 거리와 그 변화량에 따른 가속도 명령이 생성되며, 이를 적분하여 속도 명령을 생성한다. $L_1$ 적응 제어 루프는 불확실성이 존재하는 환경에서 정밀한 경로 추종 성능을 보장한다. 제안된 경로 추종 시스템은 쿼드로터 항공기를 사용하여 수직 이착륙 및 이동 표적 추종과 같은 비행 실험으로 검증하였다.
본 논문은 플랜트 파라미터의 불확실성에도 불구하고 강인성을 보장하는 정량적 궤환 이론에 대해 다루고 있다. 정량적 궤환 이론은 플랜트의 파라미터와 외란의 불확실성에 대해 주파수 영역에서 설계 사양의 강인성을 보장한다. 정량적 궤환 이론을 이용하기 위해 선정한 플랜트는 기동성이 뛰어나며 헬리콥터와 같이 수직 이착륙이 가능한 4-회전익 비행체를 이용하였으며, 4개의 블레이드를 구동하는 모터의 파라미터 불확실성을 설정하여 요구사양에 맞는 자세 제어가 가능함을 실험하였다. 또한, 자세 제어에는 4-회전익 비행체의 파라미터 변동 범위와 동작 범위를 고려한 전필터를 사용하였다. 이를 위해 MATLAB에서 정량적 궤환 이론에 의해 제어기를 설계할 수 있는 QFT control toolbox인 QFTCT를 사용하여 각 설계 단계에 대해 소개하고 있다.
스마트무인기는 수직이착륙과 고속비행이 동시에 가능하도록 헬리콥터와 고정익 항공기 의 장점을 결합한 틸트로터 항공기이다. 현재 지상통합시험을 수행중이며, 4자유도 지상치구시험과 안전줄 호버시험을 거쳐 비행시험을 수행할 예정이다. 스마트무인기에 적용된 제어법칙을 검증하기 위해서 40%축소기를 개발하여 비행시험을 수행하였다. 비행시험결과 예측하기 어려웠던 틸트로터 항공기의 고유한 기술적인 문제점들이 발생하였으며, 이러한 문제점을 해결하여 전자동 비행시험을 완료하였다. 본 논문에서는 국내 최초로 수행된 축소형 틸트로터 항공기의 비행시험 과정 중에 발생한 주요한 문제점을 서술하고, 그 해결과정을 상세하게 기술하였다. 축소형 틸트로터 항공기의 전자동 비행시험 수행을 통해 경험한 시행착오와 개선사항은 향후 계획된 스마트 무인기의 실물기 비행시험을 성공할 수 있는 훌륭한 초석이 될 것이다.
최근 무인항공기(UAV : Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 연구가 다양한 각도로 진행되어 군사용 비행체에 관한 연구에서 부터 민간용 비행체 및 일반 취미 활동용 비행체에 이르기까지 다양하게 연구가 진행되고 있다. 특히, 무인 소형 비행체에 대한 연구는 수직이착륙(VTOL : Vertical Take-Off and Landing)과 용이한 방향전환 및 정지비행(hovering)에 대하여 연구되고 있으며, 이러한 연구부분에 적합한 무인 소형 비행체가 쿼드로터(quardrotor)형 무인비행체를 중심으로 연구되고 있다. 이러한 무인 비행체에 대한 연구는 공기역학적 힘에 의해 부양되므로 복잡한 동역학 분석과정을 필요로 하고 있으며, 이러한 역학적 분석 및 실험적 모델을 바탕으로 제어기를 설계하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 PID 제어기를 바탕으로 기본적인 자세제어를 구현한 후, 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 신경회로망(neural networks)의 강화학습(reinforcement learning) 알고리즘을 이용하여 일반적인 제어기 설계에 고려하지 못한 비선형적인 요소를 보완하여 보다 안정적인 쿼드로터의 자세제어 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 재형상 특성을 지닌 유기적 비행 어레이의 비행 제어 시스템 설계에 대한 내용을 제안하였다. 단일 덕티드팬의 결합과 분리를 기반으로 구성되는 유기적 비행어레이는 주어진 임무나 주변 상황에 대해 유기적으로 어레이 형상을 변화시킬 수 있는 장점을 가진다. 이와 더불어 덕티드팬 비행체 기반이기 때문에 호버링이 가능하여 실내 정찰, 통신 중계, 레이더 재밍과 같은 미션에 유용하게 사용 된다. 비행 어레이의 동역학모델링은 단일 덕티드팬 비행체의 동역학 모델을 기반으로 구성되며, 비선형 제어기법을 적용하기 위해 어파인 형태의 동역학 식에 대한 유도를 수행한다. 비행체 자세 제어를 위해 Backstepping 제어기법을 적용하였으며 PID 제어기법을 통해 위치 제어 루프를 구현한다. 또한 수치 시뮬레이션을 통해 제안 된 제어기가 주어진 상황에서 충분한 성능을 보이는지를 검증하였다.
모형헬리콥터를 이용한 무인항공기 설계를 위해 비선형 형태의 수학적 모델이 선행되어야 한다. 모형헬리콥터는 실기 헬리콥터에 비해 회전수가 훨씬 높으며 따라서 동특성도 실물기에 비해 훨씬 빠르다는 차이점이 있다. 본 논문에서는 축소형 헬리콥터의 수학적 모델링에 필요한 정식화과정으로서 복잡성을 최소화하면서도 실제의 동특성에 잘 부합하도록 각 구성요소별로 계산한 후 전체로 합산하는 방법을 제시하였다. 제자리 비행과 전진비행에서 수치계산을 통해 트림 값들을 계산하고 제자리 비행조건에서 선형 시스템을 해석하여 모형헬리콥터의 비행모드를 분석하였다. 계산결과 일반적인 경향은 몇 가지 작은 부분 이외에는 대체로 다른 연구결과와 비슷하였다. 이 과정을 검증하기 위해서 비행시험을 수행하여 시스템식별에 의한 결과와 비교하는 연구가 후속 수행될 예정이다.
수직이착륙 및 고속 전진비행 능력을 갖는 스마트무인기를 개발하기 위해 채택된 틸트로터방식은 통상의 헬리콥터방식과 터보프롭방식을 모두 포함하고 있다. 엔진측면에서 보면 엔진운용방식, 엔진제어 방식, 동력계통의 동력학적 특성, 흡/배기구 개념, 엔진장착요구도 등과 같은 요인들이 헬리콥터와 터보프롭, 두 가지 방식의 요구조건을 모두 만족시킬 수 있어야 한다. 또한 틸트로터의 특성상 헬리콥터와 터보프롭, 두 모드에서의 최적 로터회전수가 상이하여 이를 만족시킬 수 있는 방안이 요구되었다. 본 연구에서는 기존의 상용터보샤프트 엔진으로부터 틸트로터방식을 위한 특이한 엔진요구사양을 충족 시킬 수 있는 방안을 모색하였으며 이를 위해 가장 적합한 엔진을 선정하게 되었다.
매우 큰 정안정성($C_{L{\alpha}}$)을 갖는 틸트덕트 운동모델에 대해 선형 파라미터를 갖는 Sigma-Pi 신경망(SPNN) 제어법칙을 적용하였다. 기존의 비례적분미분(PID) 제어기는 매우 큰 정안정성을 갖는 운동모델이 갖는 강한 기수숙임 문제를 해결하기 어려웠고 이로인해 제어성능을 높일 수 없었다. 이와 달리 외부루프와 내부루프에 모두 적용된 SPNN 제어기는 동역학역변환 및 모델오차를 줄일 수 있는 의사적응제어 명령을 이용해서 과도한 안정성을 개선할 수 있었다. 이를 검증하기 위해서 경로점 추종 시뮬레이션을 이용해서 PID제어 성능과 SPNN제어 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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