일반적으로 가변구조제어는 외란과 변수 변화에 대해 강인한 특성을 가지지만 제어기 설계자는 이러한 값들에 대한 상한 값과 하한 값을 알아야한다. 그러나 때로는 이러한 상한 값과 하한 값을 얻는다는 것은 쉽지가 않다. 이에 반해 퍼지제어기는 외란과 변수 변화에 대한 제어기 설계에 있어서 효과적인 방법을 제공한다. 따라서 퍼지제어기와 가변구조제어기가 가지는 장점들을 결합하는 연구가 진행되어져 왔다. 본 논문에서는 리칭페이저가 존재하는 기존의 슬라이딩모드제어기를 이용하는 방법 대신 리칭페이저를 제거하여 전 구간 강인한 적응 퍼지가변구조제어기를 설계하였다. 제안된 제어 알고리듬은 BLDC 전동기의 위치제어기로 사용하였으며, 그 타당성을 입증하였다.
고전적인 제어 기법들을 이용한 전동기의 속도 제어기는 하나의 고정된 동작점에 대해서 대개 양호한 동작 특성을 얻을 수 있으나 전동기 매개변수의 섭동 및 부하 외란의 존재시 규정된 제어 동작을 유지하기가 어렵다는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 적응 제어 기법중의 하나인 기준 모델 적응 제어 (Model Reference Adaptive Control : MRAC) 방식을 직류 전동기의 속도 제어에 적용하였으며 또한, 2차 이상인 전동기의 속도 제어 시스템을 1차로 저차화시켜 제어 알고리즘의 계산에 소요되는 시간을 줄임으로써 실시간 제어가 가능토록 하였다. 제시된 기준 모델 제어 기법과 PI 제어 기법을 직류 전동기의 속도 제어에 각각 적용하고 부하의 관성변화에 다른 속도 응답 특성을 실험을 통하여 비교 검토하였다.
휴대용 전기톱을 비롯한 학습 기계장치, 자동차 연동장치, 각종 화학 분석장치 및 산업용 로봇 시스템등의 전기설비에 광범위하게 응용되고 있는 고유 불안정 도립진자 시스템의 동적 안정화 제어기 설계기법이 소개된다. 복잡한 비선형 동특성을 고려한 수학적 모델링과 C. D. Johnson에 의해 제시된 외란 적응 제어 이론을 적응하여, 최적 레귤레이터형 안정화 제어기를 설계하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험결과가 만족스럽게 나타났다.
본 논문에서는 알 수 없는 주파수의 정현파외란(sinusoidal disturbance)을 가지는 선형시불변(linear time-invariant) 시스템에 대해 그 외란의 주파수 추정과 억제를 목표로 하는 알고리즘을 설계한다. 제시된 알고리즘은 주파수 추정을 위한 적응관측기(adaptive observer)와 외란 제거를 위한 출력조정기(output regulator)로 구성된다. 기존에 연구에 비하여 모델불확실성에 대한 강인성은 유지하면서 제어기의 초기값(initial value) 설정에 의존하지 않는 안정도 및 성능을 가진다. 제안된 알고리즘은 외란의 주파수를 완벽하게 추정하며, 그 정보를 바탕으로 외란 제거 성능을 보장할 수 있다. 또한, 실제 광디스크 시스템(optical disc drive systems)에 대한 시뮬레이션을 통하여 그 효과를 보여준다.
본 논문에서는 동력학이 비선형이고, 상태가 불명확하거나 시간에 따라 변화하는 헬리콥터 시스템의 제어를 위해 TSK 퍼지시스템을 이용한 적응 퍼지제어기 설계 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 적응 퍼지제어기는 규범모델의 출력을 시스템의 출력이 추종하도록 퍼지제어기 파라미터를 직접 조정하는 규범모델 적응 퍼지제어기이다 또한 Lyapunov 함수를 이용하여 폐루프 시스템의 안정성을 보장하면서 최적인 적응법칙을 유도하였다. 실험실용 모델 헬리콥터 시스템에 대한 실험에서 시스템에 외란이 가해질 때, 제안되고 설계된 적응 퍼지제어기는 적응이 없는 퍼지제어기에 비해 시스템의 상태변화에 성공적인 제어가 실행됨을 보여주었다.
신경망을 이용한 적응제어는 학습능력에 따라 외란작용에 스스로 대처하고, 정밀한 제어가 가능하지만 학습파라미터가 최적화되기 전에는 불안정한 제어응답을 보인다. 퍼지논리는 전문가의 경험을 논리화한 것으로 제어특성은 좋으나, 외란에 대한 적응력이 부족하여 계속적인 오프셋이 발생할 수 있다. 따라서, 퍼지와 신경망을 시스템의 동특성에 따라 혼용한 제어방식을 제시하고, 시뮬레이션으로 시간지연이 있는 CSTH의 온도와 비선형 공정인 pH 중화공정에 적용하여 단순신경망 제어어보다 개선된 제어응답 특성을 얻었다.
본 연구에서 구현하고자 하는 선박의 회두각 제어의 경우 파도, 바람, 조류 등의 외란의 영향을 많이 받고 있을 뿐만 아니라 그 운동 특성 역시 비선형이므로 적절한 파라미터의 선정과 제어기 구성에 어려움이 따른다. 이의 해결을 위해 K. M Passino 등에 의해 비선형 특성을 지닌 기준 모델 적응 퍼지 알고리즘을 적용하여 제어기 구성을 시도한바 있고, 국내에서도 김종화 등에 의해 유사한 방법이 시도되어졌다. 본 연구에서는 이상의 시도에서 기준 모델에 의한 제어기 파라미터의 동정의 방법으로 사용한 M.I.T 룰 대신 일반적인 유전 알고리즘에 의해 퍼지 제어기의 파라미터를 동정하고자 한다. 유전 알고리즘에 기반한 기준 모델 적응 퍼지 제어기(MRGAFC: Model Reference Genetic Adaptive Fuzzy Controller) 알고리즘을 제안하며, 이의 검증을 위하여 화물선 회두각의 조향문제에 이를 적용하여 종래의 방법들과 비교를 수행할 것이다.
본 연구에서 구현하고자 하는 선박의 회두각 제어의 경우 파도, 바람, 조류 등의 외란의 영향을 많이 받고 있을 뿐만 아니라 그 운동 특성 역시 비선형이므로 적절한 파라미터의 선정과 제어기 구성에 어려움이 따른다. 이의 해결을 위해 K. M. Passino 등에 의해 비선형 특성을 지닌 기준 모델 적응 퍼지 알고리즘을 적용하여 제어기 구성을 시도한바 있고, 국내에서도 김종화 등에 의해 유사한 방법이 시도되어졌다. 본 연구에서는 이상의 시도에서 기준 모델에 의한 제어기 파라미터의 동정의 방법으로 사용한 M.I.T 룰 대신 일반적인 유전 알고리즘에 의해 퍼지 제어기의 파라미터를 동정하고자 한다. 유전 알고리즘에 기반한 기준 모델 적응 퍼지 제어기(MRGAFC) 알고리즘을 제안하며, 이의 검증을 위하여 화물선 회두각의 조향 문제에 이를 적용하여 종래의 방법들과 비교를 수행할 것이다.
최근 분산전원 시스템의 증가로 인해 계통연계 인버터의 사용이 꾸준하게 증가해 왔다. 계통연계 인버터의 제어를 위해 많이 사용되는 PI 제어기는 구조가 간단하여 제어기 구성이 쉽다는 장점이 있지만 계통 전압에 예상치 못한 전압 외란이 발생할 경우 전류 품질이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 LCL 필터를 사용하는 계통연계 인버터의 상태공간 모델을 이용하여 공진제어기와 적분제어기가 결합된 전 상태궤환 제어기법을 제시한다. 또한 계통외란과 주파수 변동으로 인해 발생하는 주파수 검출성능 향상을 위해 SOGI-PLL을 사용하여 시스템의 안정성을 보장한다. 제안된 기법의 타당성과 성능이 PSIM 시뮬레이션을 통하여 입증된다.
피드-포워드 보상부분과 불연속 제어 부분으로 구성되는 강건한 적응 슬라이딩 모드 로봇제어 알고리즘을 유도하였다. 미지의 매개변수는 실시간으로 추정되는 매개변수를 포함하는 그룹과 실시간으로 추정하지 않는 매개변수를 포함하는 그룹으로 나누어진다. 그런 다음 외란 및 실시간으로 추정하지 않는 매개변수에서의 불확실성 효과를 보상하기 위해 슬라이딩 제어 항이 토크 입력에 포함된다. 또한 매니퓨레이터 동역학 구조의 효율적인 이용으로 인하여 알고리즘은 계산이 간단하다. 매개변수 불확실성과 외부 외란의 존재에도 불구하고 제어기는 대국적 점근적으로 안정하며 추적오차가 영에 수렴함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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