• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권11호
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• pp.57-66
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• 2024

본 연구에서는 파라미터 변이 및 비선형 토크를 갖는 차량 전자식 스로틀 바디 시스템(ETB)의 딥러닝 기반의 파라미터 종속적인 PID 제어기 설계 방법을 나타낸다. 시스템 변화 및 부하용량 변화로 인하여 변이된 시스템의 주요 파라미터 값을 딥러닝을 이용하여 추정한다. 파라미터를 추정하기 위하여 심층 신경망을 설계하고, 시스템의 시간응답 특성(상승시간, 오버슈트, 정착시간)을 특성값으로 하여 신경망을 훈련한다. 훈련된 신경망으로부터 시간응답 특성값 이용하여 파라미터는 추정된다. 또한 추정된 파라미터에 동조되어 자동 조정되는 파라미터 종속 PID 제어기를 설계한다. PID 제어기의 최적 이득값은 ITAE 판별법에 의하여 찾아지며, 추정된 파라미터의 함수로 나타내어진다. 또한 비선형 토크의 영향을 감쇄하기 위하여 추정된 비선형 토크값을 상쇄시켜 줄 피드 포워드 제어기를 추가적으로 설계한다. 설계된 제어기의 제어 성능을 나타내기 위하여, 시뮬레이션을 통한 파라미터 변화 및 비선형 토크를 갖는 ETB 시스템의 제어 성능 결과를 나타낸다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.149-155
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• 1997

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.