본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 인터넷 혼잡제어를 위한 새로운 방법을 제안한다. 라우터 큐에 예측제어함수를 적용하여 미래의 혼잡상황을 예측하고 소스에게 미리 피드백을 수행하여 혼잡제어를 한다. 예측제어함수는 실제 큐와 예측된 큐의 오차를 계산하여 주기적으로 예측함수를 갱신하는 NLMS 방식의 예측제어함수를 적용한다. 피드백 정보의 전송지연으로 인한 혼잡상황 악화가 발생하기 전에 혼잡상황에 대응할 수 있으므로 라우터 버퍼 사용효율의 최적함을 유지할 수 있으며 버퍼 오퍼플로우로 발생하는 패킷의 손실을 최소화 할 수 있다. 혼잡상황을 야기하도록 과도한 트래픽을 생성하여 라우터에서 예측함수를 적용하는 경우와 단지 혼잡알림제어를 수행하는 경우를 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다. 예측함수를 적용하는 경우는 시스템 성능효율을 증가시키며 라우터 버퍼 크기를 최적하게 사용할 뿐만 아니라 오퍼플로우가 발생하지 않았으나 예측함수를 적용하지 않고 혼잡알림제어를 수행하는 경우는 과도한 큐 크기와 오버플로우가 발생하였음을 시뮬레이션을 통해서 보인다.
본 논문에서는 강인한 비선형 예측제어기를 개발하여 연구용 원자로 벽면검사를 위한 수중로봇에 적용하여 보았다. 비선형 예측제어기는 먼저 적절한 함수 확장을 이용하여 시스템의 미래 출력 값을 예측하고, 예측값과 설정치와의 차이를 최소화시키는 제어입력을 구하여 시스템에 인가한다. 이러한 제어기에 의한 폐회로 동특성은 목적함수가 상태변수로 이루어진 경우는 항상 안정한 특성을 보이고 목적함수가 출력변수으로 이루어진 경우는 상대 계수가 4이하인 경우에 안정한 특성을 보인다. 이 제어기는 기존의 비선형 제어기가 적용 불가능한 시스템에도 적용 가능한 장점을 가지고 있다. 시스템의 불확실성이 큰 경우, 제어 안정도 및 제어 성능을 향상시키기 위하여 감독제어를 비선형 예측제어기에 포함시켰다. 이러한 제어기를 수중 벽면 주행로봇에 대한 모사실험에 적용한 결과 제어기의 강인함과 제어 성능 향상을 볼 수 있었다.
모델예측제어는 기준 궤적이 알려져 있을 경우 제어시스템의 예측모델을 이용하여 현재 제어상태 및 미래오차 등을 예측하여 현재 제어입력을 최적화시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 모바일로봇의 제어입력이 물리적으로 무한히 큰 값을 가질 수 없으므로 제한조건을 갖는 예측제어기 설계가 고려되어야 한다. 또한 예측제어기의 제어성능을 결정하는 기준모델행렬 $A_r$과 가중치행렬 Q, R들이 임의로 설정됨에 따라 성능이 최적화되지 못한 부분도 설계에 고려되어야 한다. 본 연구에서는 제한조건을 갖는 quadratic programming 문제로 변형하여 모바일로봇의 예측제어기를 구성하고, 모바일 로봇의 제어성능을 결정하는 예측제어기의 제어파라미터인 기준모델행렬 $A_r$과 가중치행렬 Q, R에 대하여 유전알고리즘을 적용하여 제어파라미터들을 최적화함으로써 제어성능을 높일 수 있었다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 제어방법이 기존의 예측제어기의 추종성능보다 뛰어남을 확인하고자한다.
본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 중성점 전압 제어를 위한 예측제어에 관한 연구이다. 최근 인버터의 효율 향상 등의 장점으로 멀티레벨 인버터가 주목받고 있다. 모델예측제어 방식은 물리적 입력 상태를 반영하여 최적의 성능을 제공할 수 있는 제어기법이다. 3-레벨 인버터에서는 전압벡터의 개수가 많아 예측제어기법을 적용하기에는 계산시간이 오래걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 SPWM 방식에 예측저어를 통해 offset 을 주는 방식으로 DC-link단 중성점 전압제어를 하였다.
부스트 PFC (Power Factor Correction)컨버터는 AC 입력 전류의 단일 역률과 낮은 THD (Total Harmonic Distortion)를 달성하기 위해 다양한 제어기법들이 연구되고 있다. 그중 인덕터 전류의 평균값을 전류지령에 추종하도록 제어하는 평균전류 모드 제어가 있으며 가장 널리 사용되고 있다. 하지만, 오늘날 디지털 프로세서의 발달로 고도화된 디지털 제어가 가능해지면서 부스트 PFC 컨버터의 예측제어가 관심을 받고 있다. 예측제어에는 예측 알고리즘으로 듀티를 미리 생성하는 예측전류 모드 제어 및 모델을 기반으로 한 비용함수를 선정하여 스위칭 동작을 하는 모델예측제어로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 부스트 PFC 컨버터의 평균전류 모드 제어, 예측전류 모드 제어, 모델예측 전류 제어를 간단히 설명한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 전체 부하 및 다양한 외란 조건에서의 전류 제어를 비교 분석한다.
최근 산업발전에 따라 야기되는 문제점 중 전력수요의 증가에 의한 피해가 증대되고 있다. 여름철 하계부하등에 의한 과부하는 가정이나 대형건물의 정전을 발생시키거나 공장의 기계를 파손시키기도 하기 때문에 이를 미연에 방지할 수 있는 부하예측기법이 점차로 강조되고 있는 현실이다. 이에 본 논문에서는 초(sec)단위의 순시부하예측/제어를 위한 새로운 방법과 퍼지제어기를 제안한다. 제안한 순시부하예측/제어는 크게 과거의 데이터를 가지고 일정시간 후의 값을 예측하는 예측부와 이 결과의 신뢰도를 높여주기 위한 퍼지제어기로나눌 수 있다. 예측부는 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 신경망을 이용하며, 예측된 출력값을 퍼지제어기의 입력으로 사용한다.
본 논문에서는 멀티모듈 단상 UPS(Uninterruptible Power Supply) 시스템의 예측 제어기법을 제안한다. 제안한 예측 제어기법은 단상 UPS의 수학적 모델링을 통해 설계되었으며, 전류 예측제어를 통해 모드 절환 시 동특성을 향상시켰다. 제안하는 예측 제어기법은 PSIM 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 자동화 사격장 Pop-Up시스템의 안정성 및 성능 향상을 위해 예측제어기를 설계하여 시간지연에 따른 문제를 보상하였다. 확률 모델에 기반한 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 따른 문제점을 최소화하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검정하기 위해 사격용 Pop-Up시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연과 이득 변화에 따른 제어기의 성능을 관측하였다. 실험결과 제안된 예측제어기는 시간지연에 대해 PID 제어기보다 빠른 수렴 특성을 보이며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있었다. 따라서 사격용 타겟의 Pop & Up동작이 제어시간 이내에 원활하게 작동되어 연속 사격의 실시간 제어를 효율적으로 수행하였다.
본 논문에서 이동로봇의 기준궤적추적제어를 위한 예측제어방법을 다룬다. 예측제어는 예측모델을 사용하여 기준궤적과 시스템 상태 간의 미래오차들을 최소화시키는 효과적인 제어방법으로 알려져 있으나, 실시간 계산량이 너무 많아 화공정 플랜트와 같이 매우 느린 시스템에 한정되어 적용되었다. 근래에는 컴퓨터 기술 발달로 고속계산이 가능하여 이동로봇과 같은 빠른 시스템에도 예측제어방법이 도입되고 있다. 그런데 예측제어기에서 제어성능과 관계된 제어 파라미터들이 있는데 임의로 지정되어 최적화되지 못하였다. 본 논문에서 이동로봇 예측제어기 성능 개선을 위해 관련 제어 파라미터들을 유전알고리즘으로 최적화시켰고 모의실험을 통해 제어성능이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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