이 논문은 비선형 시스템에 대해 bilinear 강인제어기를 설계하는 새로운 방법을 제시한다. 이 설계방법은 골칫거리인 비선형 영향을 나타내는 무거운 질량을 가지고 진동하는 시스템을 제어하기 위한 새로운 대안이고 진전된 방법이다. 이 설계 과정에, hydrostatic 구동기로 구동되는 킬(용골)이 주어진다. 첫 단계로 킬은 물리적으로 여러 한정된 질량으로 모델화된다. 물리적 모델에 근거한 수학적인 모델을 유도하는 방법은 해밀턴 원리를 적용한 유한요소법을 사용하였다. 즉, 수학적 모델은 여러 서브시스템으로 구성된다. 이것은 주어진 물리적인 시스템에 대해 기준이 되는 시스템이다. 회전하는 구동기에 대한 물리적 모델에 근거하여, 과도 거동은 구동기의 베어링에서 측정되는 운동 현상으로부터 유도된다. 물리적인 시스템은 bilinear 시스템으로 구성하였다. 이 시스템에 근거하여, 요트 킬의 거동을 제어하도록 bilinear 관측기를 설계한다. 구동기의 속도, 토크, 밸브에서의 유량 등이 관측기를 구성하는데 필요한 데이터들이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 비선형성에 대한 추정과 보상을 통하여 무거운 질량을 갖는 회전축에 대한 위치와 힘을 제어하는 설계에 유용한 접근법임이 증명되었다.
인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.
대상으로 하는 시스템의 입출력신호에 근거하여, 시스템의 수학적 모델을 결정하는 것을 총칭하여 시스템식별이라 한다. 본 논문에서는 지진응답 관측치를 입출력신호로 하여 조건부대치를 최적치로 판단하는 비선형근사필터법을 사용한 건축구조물의 지진응답추정 및 파라미터식별에 관하여 논한다. 비선형근사필터법에 의한 건축구조물식별의 유효성의 적용성을 판단하기 위해, 진동대를 사용하여 강구조시험체의 진동실험을 행하고 결과적으로 얻어진 시험체의 수학적 모델에 대한 지진응답 수치해석결과와 진동실험에서의 관측기록을 비교하여 본 식별법의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 퍼지추정기와 슬라이딩 모드제어이론이 고려되었다. 비선형시스템에 대한 슬라이딩 모드 제어기 설계 시에 그 시스템의 비선형함수를 추정하기 위하여 퍼지논리시스템이 사용되는 두가지의 적응처지슬라이딩 모드제어방식을 제안한다. 첫번째 방식에서는 비선형시스템, x/sup (n)/=f(x under bar, t) + b(x under bar, t)u 의 알지 못하는 함수 f를 추정하기 위하여 하나의 퍼지논리시스템이 사용되어진다. 두번째 방식에서는 비선형시스템의 f와 b에 대한 추정기로서의 두개의 퍼지논리시스템이 각각 사용되어진다. 각각의 방식에 대하여 제어시스템의 안정도를 보장하도록 하는 적응법칙을 설계하며 퍼지추정기와 비선형함수와의 추정오차를 줄이기 위해 각각에 대한 강인한 제어법칙을 제안한다. 제안된 네 가지의 제어법칙에 대한 안정성을 증명하고 컴퓨터시뮬레이션에서 역진자시스템에 적용하여 그에 대한 타당성과 각각의 비교를 보인다.
최근 환경의 중요성이 강조되면서 대규모 개발 사업 또는 대형 해상사고 등이 환경과 생태계에 미치는 영향을 예측하고자 하는 요구가 많이 발생하고 있다. 우리의 환경과 거기에 살고 있는 생물들은 비선형으로 행동하고 생존하므로 환경의 변화에 따른 생태계의 변화를 예측하기 위한 시뮬레이션 시스템은 비선형계를 표현해야한다. 본 논문에서는 비선형성을 충실히 반영하고 있는 A-life와 그것을 기반으로 해서 만들어진 생태계 시뮬레이션 시스템의 개발에 관해 기술하고 있다.
본 논문에서는 파워스펙과 Bispectrum의 차이를 이론적으로 비교 검토하고 파워스펙트럼에서는 알 수 없었던 주파수 성분간의 간섭 및 시스템의 비선형성 등을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 Bispectrum 해석법의 물리적인 의미와 그 타당성을 규명하고자 한다. 시뮬레이션에 사용한 데이터는 주파수에서 Harmonic Order를 갖는 회전기기의 특성을 기준으로 한다.
한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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pp.47-52
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1997
PVDF 고분자 압전 초츰파 변환기를 이용하여 초음파 비선형 파라케타 B/A 측정 시스템을 제작하였다. 이 측정 시스템은 종래의 비선형 파라메타 B/A측정 시스템에 있어 문제점이었던 장치의 복잡성을 대폭 간랸화할 수있으며 고차 고조파까지도 측정할 수 있는 장점이 있다. 이러한 장치를 이용하여 여러 가지 물질에 대한 B/A를 측정한 결과 다른 문헌치와 잘 일치하였다.
본 논문에서는 구조적 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 역 최적 제어를 고려하였다. 먼저 불확실성의 구조적 범위를 논의하고, 제어 Lyapunov 함수를 기초로, 불확실성을 가지는 비선형시스템에 대한 대역적 점근적 안정도를 제안하고 증명한다. 이로부터 역 최적 제어를 위한 최저의 제약조건을 유도하고 증명한다. 이 결과를 이용하여 불확실성을 갖는 비선형시스템에 적용하였으며, 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 하였다.
기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.
비선형 함수로 모델링되는 동적 시스템의 비선형 파라미터를 결정하기 위하여 주파수 영역 볼테라 모델을 적용하는 연구를 수행하였다. 시간영역의 1차, 2차, 3차 전달함수에 해당하는 주파수 영역의 볼테라 핵함수를 비선형 파라미터 산정 과정에 3차 비선형 항까지 포함시켰다. Schetzen의 방법으로 시스템의 비선형 미분방정식에 적합한 볼테라 급수 표현식을 정하고, 이로부터 유도되는 비선형 전달함수를 입력 출력 관계식에 사용하였다. 관찰된 입력을 비선형 주파수 영역 모델에 대입하여 계산한 출력과 관찰된 출력의 차이로 오차를 정의한 후 오차를 최소화 시키는 시스템 파라미터의 값을 구하였다. 예제를 통하여 선형 주파수 구간 뿐만 아니라 2차 혹은 3차 비선형이 지배적인 주파수 범위 대에서 볼테라 모델이 충분한 정확성과 수렴성을 가지며 인식된 파라미터는 실제 값과 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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