퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.
본 논문에서는 전동기의 고성능 속도제어를 위해 필수적인 상수인 관성을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 속도관측기에서 발생되는 관성오차의 정보를 포함하고 있는 위치 오차신호를 관측하여 이를 비례적분 제어기를 사용하여 정상상태 오차를 없게 제어함으로써 관성을 추정하므로 특히, 관측기 기반 속도측정법에 쉽게 구현이 가능하다. 모의실험과 실험결과를 제시하여 추정관성이 제안된 방법에 의하여 실제값에 수렴하였으며 이에 파라 관측된 속도 역시 실제 측정된 속도와 일치하게 되었으며, 속도제어기가 설계한 응답특성을 보임을 입증하였다.
유연 로봇 매니퓰레이터의 위치 제어 알고리즘에 대한 연구를 하였다. 제안하는 알고리즘은 신경회로망의 학습 알고리즘에 근거한 자동 구축 퍼지 적응 제어기(ACFAC : Automaitc Constructed Fuzzy Adaptive controller)에 기본으로 한다. 제안하는 시스템은 비지도 경쟁 학습 알고리즘을 사용하여 입력 변수의 멤버십 함수와 지도 Outstar 학습 알고리즘을 사용하여 출력 정보를 학습시킨다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 동력한 모델을 필요로 하지 않는다. ACFAC는 유연 로봇 매니퓰레이터의 끝점이 원하는 궤적을 따라가도록 설계되었다. 이 제어기의 입력은 위치 오차, 위치 오차의 미분 값과 오차의 variation에 의해 결정된다. ACFAC의 우수서을 보여주기 우해서 PID 제어나 신경회로망 알고리즘을 사용한 결과와 비교를 하였다.
퍼지 제어기(FLC)는 고전적인 제어기 보다 외란에 강하고 초기치에 대한 과도응답도 우수할 뿐만 아니라 시스템의 수학적 모델과 파라메터 값을 알지 못하더라도 적절한 제어가 가능하다. 그러나 퍼지 제어기의 제어 규칙 생성은 전문가의 경험과 일단 결정된 제어 규칙은 고정됨으로 인해 제어 시스템의 환경변화에 적응할 수 없는 한계성이 있다. 또한 제어기의 출력값은 미세한 오차를 가지곤 있어 정확한 목표 값에 수렴할 수 없다. 이러한 미세한 오차를 없애기 위하여 여러 가지 방법이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 FLC에 NN(Neural Network)과 GA(Genetic Algorithm)를 결합한 GA-FNNIC(유전알고리즘-퍼지 신경망 지능 제어기 : Genetic Algorithm - Fuzzy Neural network Intelligence Controller)를 제안한다. 제안된 GA-FNNIC와 FLC 제어기 간의 출력 특성, 수렴속도, 과도특성과 상승시간에 대해 비교 분석하고, 최종적으로 본 GA-FNNIC가 오차없이 목표치에 정확하게 수렴하는 것을 보인다.
일반적으로 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 오차 보정을 위해서는 PI 제어기의 계수 보정이 필요하다. 본 논문에서는 직진 경로를 주행하는 이동로봇의 양쪽 바퀴에서 얻어진 엔코더의 값으로 측정하고, 측정되어진 엔코더의 값을 이용하여 방향과 움직임의 오차를 보정해주는 알고리즘을 PI제어기와 유전알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 구할 수 있는 방법을 제안하였다.
이 논문은 전차원 상태 관측기 기반의 EEMF(Extended Electro-Motive Force) 모델을 이용한 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor:매입형 영구 자석 동기 전동기)센서리스 제어 기술을 제안한다. 임의의 ${\gamma}-{\delta}$축 상에서 IPMSM 상태 방정식을 전개하고 이를 전차원 상태 관측기로 구현해 Extended EMF(역기전력)성분을 추정한다. 추정 성분을 이용해 제어각의 오차를 구하고 PI제어기를 사용해 제어각의 오차를 0으로 수렴시켜 전동기 회전 속도를 추정한다. 추정 속도를 적분해 제어각을 얻고, IPMSM 센서리스 제어를 수행한다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해 그 타당성을 검증한다.
운전원의 언어적인 제어 논리를 이용한 모델과 무관한 제어기가 증기 발생기의 수위 제어를 위해 개발되었다. 오직 9개의 룰을 수위 오차와, 응축 수위 변화를 표현하는 유량 오차로부터 얻어졌다. 벨형의 소속함수는 민감도 분석을 통하여 조절되었고, 결과 과도 상태와 정상상태 공히 양호한 제어성능을 보였다. 저출력에서 전 출력까지의 다단계 출력 증가에 대하여, 전 운전 영역에서 좋은 제어를 보였다.
입력제어신호 변형은 유연한 빔의 진동을 감소시키는 중요한 수단이다. 본 논문에서는 유한시간에서 다중 모드인 유연한 빔의 오차 진동을 제거하는 매우 단순한 입력제어신호 변형 방법을 소개한다. 제어신호는 선형 방정식의 풀이에 의해 구성되어 진다. 유한시간 동안 원하는 동작의 모터 각도는 임의의 한정된 오차 진동을 제거함으로서 도달된다. 폐루프 구성에서 모터 각도에 대한 기준입력으로서의 제어신호 사용에 대한 필요한 조건들 또한 다루게 된다. 제안된 시스템 구성의 효과는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 증명된다.
본 논문에서는 피드백 사용형 2차 반복 학습제어 방법이 수렴 성능의 향상과 외란에 대한 강인성 향상에 덧붙여 학습제어의 피드백 항을 이용함으로써 초기 조건 오차가 있음에도 불구하고 이를 극복할 뿐만 아니라 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴 능력이 있음을 확인한다. 또한 불안정한 결과를 낳는 높은 학습 제어 게인의 경우에도 피드백 항을 추가한 본 학습제어 방법에 의해 안정화됨으로써, 빠른 응답 특성과 강인성 향상을 가져올 수 있음을 보인다. 그리고 본 알고리즘을 선형 시변 연속 시스템이 적용된 모델 시스템을 설계하여 이를 통한 시뮬레이션 결과로서 초기 조건 오차의 극복 능력이 뛰어남을 확인하고 시스템의 안정화와 강인성 향상에 기여함을 확인한다.
본 연구는 독립 운전 모드의 P+MR 기반의 전압제어기의 계통 동기화 방식을 조사한다. 계통 복전 후 계통과의 재연결을 위한 계통 동기화가 고정자 좌표계하에서 제어가 수행되는 경우, 독립운전하에서 정전압, 정주파수를 가지는 교류 지령 전압은 계통 전압으로 대체되는데 이 부분에서 고정자 좌표계 제어하의 현재 출력 전압과 계통 전압의 위상 차이에 기인하여 상당한 전압 오차가 발생할 여지가 있고 이러한 전압 오차 발생은 심각한 전압 과도 상태를 야기할 수 있게 된다. 추가적으로, 인버터의 출력 단에 연결된 부하가 비선형 부하라면 부하에서 생성되는 고조파에 기인하여 위에 언급된 전압 과도 상태가 더욱 심각해질 수 있다. 본 논문에서는 위에 언급된 문제를 해결하기 위한 대책으로 독립 운전 모드하에서의 전압 제어를 위해 사용되는 P+MR 제어 기반의 비선형 부하를 고려한 매끄러운 계통 동기화 방식이 제안되었다. 제안된 매끄러운 계통 동기화 방식은 실험 결과를 통해 검증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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