무인항공기가 복잡한 지형이나 위험 지역에서 안전한 비행을 하기 위해서는 요구되는 경로를 정밀하게 추종할 수 있는 제어기법이 필요하다. 경로추종을 위해 사용되는 PID 제어기에서는 경로의 곡률을 앞먹임하여 추종성능을 개선할 수 있다. 한편 경로를 정밀 추종하기 위해서는 제어기의 이득을 크게 하는 것이 필요하나 비행체의 응답속도가 느린 경우 큰 경로 추종 이득을 사용할 경우 성능 저하 또는 불안정성이 발생할 수 있다. 여기서는 응답지연을 고려하여 앞먹임을 갖는 PID제어기의 설계방법을 고려하였다. 앞먹임에 필요한 경로정보를 간단히 얻기 위해 주어진 경로를 3차 스플라인 방법을 적용하여 3차 다항식으로 나타내었다. 설계한 제어기의 추종성능을 평가하기 위해 높은 고도에서 운용되는 느린 횡방향 동특성을 갖는 무인항공기에 대해 비선형 시뮬레이션을 수행하였다. 제어기에서는 횡방향 동특성을 1차 모델로 가정하여 반영하였다. 시뮬레이션을 통하여 동특성을 고려한 경우는 비행체가 주어진 경로를 매우 정밀하게 추종함을 확인하였다.
Piezoelectric actuator is widely used in precision positioning applications due to its excellent positioning resolution. However, serious hysteresis nonlinearity of the actuator deteriorates its open loop positioning capability. Generally, a nonlinear hysteresis model is used in feedforward loop to improve positioning accuracy. In this study, however, a simple lead compensator is proposed as a substitution for a complex nonlinear hysteresis model and tested through experiments for precision position control.
This study presents the active noise control of duct noise. The duct was excited by a steady-state harmonic and white noise force and the control was performed by one control speaker attached to surface of the duct. An adaptive controller based on filtered x LMS(FXLMS) algorithm was used and controller was defined by minimizing the square of the response of the error microphone. The assemble controller, which is called a hybrid ANC(active noise control) system, was combined with feedforward and feedback controller. The feedforward ANC attenuates primary noise that is correlated with the reference signal, while the feedback ANC cancels the narrowband components of the primary noise that are not observed by the reference sensor. Furthermore, in many ANC applications, the periodic components of noise are the most intense and the feedback ANC system has the effect of reducing the spectral peaks of the primary noise, thus easing the burden of the feedforward ANC filter.
본 논문에서는 압전 세라믹 재료를 작동기 및 감지기로 이용한 사각 경계면이 고정된 얇은 사각평판의 능동 진동제어 방법을 제시한다. 실험 데이터에 기초한 다중 입출력계의 주파수영역 모델링방법을 이용하여 분포된 센서 및 구동기 특성이 포함된 구조물의 동적 특성이 규명된다. 제어기 구조로는 혼합형을 채택하고 되먹임 제어기는 LQG 제어기법에 의해 설계된다. 앞먹임 제어기는 다중 filtered-$x$ 최소자승오차법에 의해 적응되도록 한다. 진동제어에 대한 시뮬레이션 및 실험결과는 제안된 제어기법이 지속적 외란 및 과도적 외란에 효율적으로 적용될 수 있음을 보인다.
In diesel engines, accurate EGR control is important due to its effect on nitrogen oxide and particulate matter emissions. Conventional EGR control system comprises a PI feedback controller for tracking target air mass flow and a feedforward controller for fast response. Physically, the EGR flow is affected by EGR valve lift and thermodynamic properties of the EGR path, such as pressures and temperatures. However, the conventional feedforward control output is indirectly derived from engine operating conditions, such as engine rotational speed and fuel injection quantity. Accordingly, the conventional feedforward control action counteracts the feedback controller in certain operating conditions. In order to improve this disadvantage, in this study, we proposed feedforward EGR control algorithm based on a physical model of the EGR system. The proposed EGR control strategy was validated with a 3.0 liter common rail direct injection diesel engine equipped with a DC motor type EGR valve.
This work proposes a new method for describing the hysteresis non-linearity of a piezoelectric actuator. The hysteresis behaviour of piezoelectric actuators, including the minor loop trajectory, are modeled by geometrical relationship between a reference major loop and its minor loops. This hysteresis model is transformed into inverse hysteresis model in order to output compensated voltage with regard to the given input displacement. A feedforward neural network, which is trained by a feedback PID control module, is incorporated to the inverse hysteresis model to compensate unknown dynamics of the piezoelectric system. To show the feasibility of the proposed feedforward-feedback controller, some experiments have been carried out and the tracking performance was compared to that of simple PTD controller.
시계열 데이터를 다룰 수 있는 기계학습모델인 회귀 신경망은 되먹임 연결을 허용하기 때문에 앞먹임 신경망에 비해 훨씬 다양한 구조를 가질 수 있다. 본 연구에서는 은닉 뉴런 간의 네트워크 구조에 초점을 맞추어 그것이 회귀 신경망의 정보처리 능력에 미치는 영향을 탐구하고자 한다. 이를 위해 회귀신경망 모델 중 하나인 Echo State Network을 기준으로 하여, 여러 가지 잘 알려진 네트워크 모델에 따라 은닉 뉴런 간 연결을 구성하고 각각의 경우에 시계열 학습 능력과 동역학을 분석하였다. 그 결과, 은닉 뉴런의 네트워크 구조에 따라 모델의 성능이 큰 폭으로 변하는 것이 관찰되었으며, 그러한 현상은 신경망 동역학이 가지는 임계도(criticality)의 변화와 잘 일치했다. 본 연구의 결과는 기존 회귀 신경망 연구에서 주된 관심사였던 신경망 연결 가중치뿐만 아니라 신경망의 연결 구조가 모델의 성능에 중요한 영향을 미친다는 사실을 보여주며, 성능 향상을 위한 중요한 단서가 될 수 있다.
This paper proposes a driver supportive device with haptic cue function which can be applicable for vehicles adopting manual transmission system to transmit gear-shifting information to a driver by kinesthetic forces. This haptic cue function is implemented on accelerator pedal by utilizing magnetorheological(MR) fluid and clutch mechanism. In order to achieve this goal, an MR clutch mechanism is devised to be capable of rotary motion of accelerator pedal. The proposed MR clutch is then optimally designed and manufactured under consideration of spatial limitation of vehicles. After transmission torque is experimentally evaluated according to field intensity. The manufactured MR clutch is integrated with accelerator pedal and electric motor to establish the haptic cue device. Control performances are experimentally evaluated via a simple feed-forward control algorithm.
In this paper, we have built an experimental magnetic levitation system for a possible use of control education. We have give a mathermatical model of the nonlinear system and have shown the stability region of the linearized system when it is controlled by a PD controller. We also proposed a neural network control system which uses a neural network as a feedforward controller thgether with a conventional feedback PF controller. We have generated a desired output trajectory, which was designed for the benefit of the generalization of the neural network controller, and trained the desired output trajectory, which was desigend for the benefit of the generalization of the neural netowrk controller, and trained a neural network controller with the data of the actual input and the output of the system obtained by applying the desired output trajectroy. A good tracking performance was observed for both the desired trajectiories used and not used for the neural network training.
A passivity-based dynamic output feedback controller design is considered for a finite collection of non-square linear systems. Design of a single controller for a set of plants i.e. simultaneous stabilization is an important issue in the area of robust control design. We first determine a squaring gain matrix and an additional dynamics that is connected to the systems in a feedforward way, then a static passivating control law is designed. Consequently, the actual feedback controller will be the static control law combined with the feedforward dynamics. A necessary and sufficient condition for the existence of the parallel feedforward compensator is given by the static output feedback formulation. In contrast to the previous result [1], a technical condition for constructing the parallel feedforward compensator is removed by proposing a new type of the parallel compensator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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