본 논문에서는 리칭모드 제어기와 신경 회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 위치제어 시스템을 구현한다. 리칭모드 제어기는 위치오차와 속도오차의 궤적을 슬라이딩 평면으로 들어가도록 하고 신경회로망의 초기학습을 담당한다. 리칭모드 제어기의 구조는 슬라이딩 평면의 스위칭 함수로부터 간단히 구성하였다. 또한, 신경 회로망은 전향경로 신경망으로 구성되며 비선형 매핑능력과 탁월한 학습능력을 이용하여 유도전동기의 등가제어입력을 학습하도록 하였고 신경 회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 기준위치 및 엔코더를 이용하여 측정된 모터의 실제속도와 위치 등을 이용하였고 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 이와 같이 복합적으로 구성된 제어기들을 유도전동기의 위치제어 시스템에 적용하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존의 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 리칭모드 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경 회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 제어가 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 청소로봇의 주행에 관해 연구되어지고 있는 이론적인 제어알고리즘이 갖는 주행오차저감방법에 관해 연구하였다. 청소로봇의 양 바퀴의 속도에 따라 그려지는 이상적인 회전반경과 실제 실험을 통해 그려지는 회전반경은 다르다. 이는 청소로봇이 주행 시 나타나는 오차가 원인이다. 많은 이론적인 제어알고리즘이 청소로봇의 주행에 잘 적용되기 위해 주행 시 나타나는 오차를 수정하거나 보상해야 한다. 본 연구에서는 이상적인 회전반경과 실험을 통해 얻은 회전반경의 비교를 통해 오차와 회전반경을 구하고 이를 주행에 적용하고자 한다.
본 연구에서는 기존의 유연 볼 엔드밀의 절삭력 모델을 바탕으로 자유 곡면의 정삭 가공에서 발생할 수 있는 과대 또는 과소 절삭을 방지하면서 그 가공의 효율성을 높이기 위한 볼 엔드밀의 이송 속도 결정법을 제시하고자 한다. 먼저, 자유 곡면의 가공에서 발생될 수 있는 공구의 처짐에 따른 가공오차에 대하여 볼 엔드밀 공구의 처 짐벡터와 공작물의 공구 접촉점에서의 법선벡터로 표현되는 가공오차(machining error ) 예측 모델식을 유도하였다. 본 가공오차 예측 모델식은 다시 절삭날당 가지는 이 송량의 함수로 전개되어 그 곡면의 주어진 가공 공차(machining tolerance)를 만족시 키는 이송속도를 결정하게 된다.
최근에는 아마존 등 해외 배송업체들이 무인항공기(UAV)를 이용한 배송 서비스를 발표하면서 UAV에 관한 관심이 증폭되고 있다. 일반적으로 UAV는 실외에서 GPS 기반으로 이동한다. 하지만, GPS는 오차 법위가 크고 실내에서는 사용하지 못하는 문제가 있다. UAV의 활용을 높이기 위해서는 UAV를 세밀하게 제어하는 방법과 비행 이동을 자율적으로 제어할 때 발생하는 위치의 오차를 보정하는 방법이 필요하다. 위치 오차는 UAV가 비행할 때 부는 바람 등의 이유로 발생한다. 이 논문에서는 UAV의 움직임을 사전에 측정하고 분석한다. 그리고 현재의 위치 오차를 예측하고 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Parrot사의 AR.Drone 2.0에 적용해서 처리되는 과정을 소개한다.
재진입 제어계에서는 항력가속도의 시간미분을 해석적으로 추정하므로 오차가 발생되기 쉽다. 더구나, 극초음속 영역에서의 정확한 항력계수 추정의 어려움과 스케일 고도의 비현실성도 정상상태오차의 원인이 된다. 우주왕복선의 경우, 제어계에 항력가속도 오차의 적분항을 첨가함으로서 정상상태 오차를 줄이는 방법을 취하였지만 페루프 시스템에 다극점을 갖게 하여 현대적인 제어기 합성에 어려움을 가져다 준다. 그러므로, 본 논문에서는 해석적 계산에 의해서 항력가속도 시간미분에 포함된 오차를 추정하고, 그 추정오차를 이용해 항력가속도 시간미분을 보정함으로써 정상상태 오차를 줄이는 방법인 외란 관측기의 설계를 제안하고자 한다. 결과로는 32개의 기준궤적을 대상으로 대기권 재진입 시스템의 성능을 검증해 본다.
T-50 훈련기에 탑재되어 있는 전기식 비행제어계통 (Digital fly-by-wire flight control system)은 통합 다기능 감지기(IMFP : Integrated Multi-Function Probe)를 이용하여 항공기의 고도/속도/받음각 정보를 획득한다. T-50에는 3개의 IMFP가 장착되어 있으며, 이는 제어법칙에 3중의 소스를 제공한다. IMFP로부터 제공된 3개의 공기 정보는 중간 값을 채택하여 보다 신뢰성 있는 정보를 제어법칙에 제공한다. 고고도 초음속 비행시험 결과, 초음속 영역에서 발생하는 항공기 충격파(Shock wave)의 영향으로 인해 IMFP에서 측정되는 공기정보에 일시적으로 오차가 발생하였다. 이러한 오차정보는 항공기의 안정성에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 저고도영역에서 이러한 오차정보가 제어법칙에 제공되어 질 경우, 항공기의 안전성에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 저고도 초음속 영역에서, IMFP 오차정보로 인하여 발생할 수 있는 비행안정성 및 조종성(Controllability)을 해석하기 위해 민감도해석(Sensitivity analysis) 및 HQS(Handling Quality Simulator) 조종사 평가를 수행하였다.
유도전동기는 상대적으로 저가이며 보수가 용이하여 산업 및 여러 분야에서 많이 사용되고 있는 전동기이다. 유도전동기의 정확한 속도 및 토크 제어를 위해서 회전자의 속도 및 위치정보가 요구된다. 회전자의 위치 및 속도 센서들은 경제성 및 주위 환경에 따른 센서의 신뢰도 감소 문제를 가져온다. 최근에는 이러한 경제성 및 신뢰성 향상을 위하여 속도 및 위치센서를 사용하지 않는 센서리스 제어방식의 연구가 많이 이루어지고 있다. 대부분의 센서리스제어 방식에서 위치 및 속도추정은 전동기 전압방정식으로부터 계산된다. 따라서 파라미터 오차는 센서리스 제어성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 유도전동기의 속도 추정에서 회전자 저항 오차에 의해 발생하는 속도 오차를 보상하기 위하여 회전자 저항 보상방식을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식은 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 로보트 매니퓰레이터의 기준모델 적응제어계 설계에 있어서 계통의 미지 파라미터에 대해 계통식이 선형화됨에 착안하고 Augmented 오차변수를 도입하여 파라미터 제이칙 및 제어입력을 제안하였고, 계통의 모델링 과정에서 불가피하게 도입되는 모델링 오차 및 미소한 시정수를 가진 기생요소(parasitics)들이 계통의 파라미터 동정 및 추종오차에 미치는 영향을 검토하였으며 개선책으로 저역 필터를 토입한 적응제어기를 구성하여 제안된 제어칙으로 별다른 가정없이 계통이 대국적으로 안정함을 밝혔다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 제어기 구성법이 기생요소의 영향감소에 효과적이고 유용함을 밝혔다.
To make a dynamic system a given desired motion trajectory, a new feedback error learning scheme is proposed which is based on the repeatability of dynamic system motion. This method is composed of feedforward and feedback control laws. A benefit of this control scheme is that the input pattern that generates the desired motion can be formed without estimating the physical parameters of system dynamics. The numerical simulations show the good performance of the proposed scheme
본 논문에서는 비선형 마찰이 존재하는 조준경 안정화 시스템에 대해서 마찰력 보상과 성능개선을 위한 신경망제어기의 설계방법을 제시한다. 제안한 신경망제어기는 비례, 적분, 진상(PI/LEAD) 제어기와 신경회로망과의 병렬로 구성되며, 제어 목적은 비선형 마찰과 외란이 존재하여도 안정거울의 각속도 추적성능과 안정화 성능의 향상에 있다. 신경회로망의 입력으로 안정거울의 각속도 추적오차와 추적오차의 적분, 제어입력이 필터를 통과한 신호가 사용되며, 신경호로망은 간접학습구조에 의해 학습된다. 조준경 시스템의 비선형 마찰력인 쿨롱마찰력의 크기가 외부환경에 따라 변하는 경우와 시스템으로 외란이 인가되는 경우에 대하여도 제안한 병렬제어기는 기존의 PI/LEAD 제어기보다 추적과 안정화 성능면에서 우수함을 컴퓨터 모의 실험으로 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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