산업 자동화의 고정밀도에 따라 직류 전동기는 강인제어가 요구되고 있다. 하지만 PID 제어기를 갖는 전동기 제어 시스템이 부하 외란의 영향을 받게되면 제어 시스템의 강인제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 제어시스템을 위한 PID-자기동조 제어기법을 제시하였다. 만약 오차가 구속영역 내에 있고, 시스템이 안정한 상태에 있다면 자기동조는 사용되지 않고 PID 제어기만 동작한다. 자기동조 제어기는 오차가 구속 경계에 도달하게 되면 오차를 구속 영역내로 들어가도록 제어를 시작한다. PID-자기동조 제어 시스템의 오차가 시스템 설계자의 허용한도 내에서 유지되고 전체적으로 안정함을 증명하였다.
본 논문에서는 선박 디젤엔진의 속도를 조절함에 있어서 환경 변화에서도 지속적으로 만족스러운 성능을 유지하도록 시스템 파라미터 추정자, 제어기 계수 수정자를 결합한 자기동조 PID 제어기를 설계한다. 유전알고리즘을 기반으로 한 온라인 추정자가 시스템의 파라미터를 추정하면, 제어기 계수 수정자는 제안한 동조규칙으로 계수를 조정하게 된다. 이를 위해 시스템을 시간지연 1차 모델로 근사화하여 유전알고리즘 기반으로 그 파라미터를 온라인 추정하는 문제를 다룬다. 제안한 방법의 성능은 B&W사의 4L80MC 디젤엔진을 제어대상으로 퍼지모델을 얻고 모의실험을 통하여 확인한다.
PID control has been widely used for real control systems. Particularly, there are many researches on control schemes of tuning PID gains. However, to the best of our knowledge, there is no result for discrete-time systems with unknown time-delay and unknown system parameters. On the other hand, Generalized predictive control has been reported as a useful self-tuning control technique for systems with unknown time-delay. So, in this study, based on minimization of a GPC criterion, we present a self-tuning PID control algorithm for unknown papameters and unknown time-delay system. A numerical simulation was presented to illustrate the effectiveness of this method.
본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다.
본 고는 자기동조 제어기 구성에 관한 논문으로 제어기는 공정의 매개변수 변화와 외란, 잡음에 대하여 운용자의 조작없이 스스로 제어 특성을 만족하도록 동작하며, 공장자동화 시스팀의 일부로서 계층제어 시스팀 구성이 가능한 통신기능을 가지고 있다. 또한, 공정의 시간지연, 불감시간, 비선형 등에 대해서 만족할만한 제어효과를 나타내며, 범용자기동조 제어모드와 PID제어모드를 갖는다. 본문에서는 자기동조 제어기의 시스팀구성, 하드웨어구성, 소프트웨어구성에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 부하외란이 발생할 경우 2지역 전력계통의 부하주파수 제어 즉, 각 지역내의 주파수 및 연계선 조류편차가 허용치 내로 신속히 수렴하도록 하기 위하여 신경회로망 자기동조 PID 제어기를 제안하였다. 시뮬레이션에 사용된 신경회로망은 입력층에 2개, 중간층에 10개, 출력층에 3개의 뉴런으로 구성하였다. 2개의 입력층 뉴런은 시스템의 오차와 오차 변화율이 입력되게 하였고 출력층은 PID 제어기의 파라미터에 해당하는 3개의 뉴런으로 구성하였다.시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 신경회로망 자기동조 PID 제어기는 종래의 제어기법(Optimal, PID)보다 동특성 응답과 제어 성능이 우수한 제어기임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 잡음과 시간지연이 존재하며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 적응하는 신경회로망이 결합된 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. PID구조를 갖는 자기동조는 PID제어기처럼 구조가 간단하고 계통을 정밀하게 제어하는 자기동조 제어기의 특성을 그대로 유지할 수 있다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기 파라미터는 비선형 시스템을 선형시스템으로 간주하고 순환최소자승법으로 추정하며 설계계수의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro 알고리듬을 이용하여 자동조정하였다. 역전파 학습 알고리듬을 사용하는 신경회로망 제어기는 비선형 부분의 제어를 보상하기 위해 필터된 기준입력과 필터된 플랜트 출력이 같도록 제어값을 출력한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 잘 적응함을 보였다.
본 논문에서는 산업 현장에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 PID 제어기의 비례, 적분, 미분 파라미터를 다층 신경회로망을 이용하여 자동으로 동조하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 자기 궤환 뉴런을 가진 다층 신경회로망이 플랜트의 입력과 출력을 이용하여 PID 제어기의 파라미터들을 학습에 의하여 자동 동조한다. 다층 신경회로망은 자기 궤환 뉴런을 이용하여 입력층, 은닉층, 출력층의 3층으로 구성하고, 출력은 3개의 값을 갖는다. 이것은 PID 제어기의 비례(P), 적분(I), 미분(D) 파라미터로 사용된다. 이 값들은 특정한 값으로 고정되는 것이 아니라 제어 수행 과정 중에서도 다층 신경회로망의 학습에 의해 계속 변화된다. DC 서보 모터와 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 통해서 제안한 방식의 유용성을 확인한다.
정밀한 서보기술에 바탕을 두고 있는 산업용 로봇 팔은 기계적인 강성도와 서보기구들로 인하여 정확한 제어가 가능하다 그러나 로봇팔은 동작중비 관성모멘트의 변화와 기하학적인 구조로 인하여 비선형적인 시스템이다. 특히 관성모멘트의 변화는 로봇팔의 회전속도와 로봇팔이 이동시키는 대상물의 무게 등에 따라 관성모멘트는 변할 수 있다. 이로 인하여 관성모멘트의 변화에 따라 로봇팔의 정확한 위치제어가 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 관성모멘트의 변화에도 불구하고 강인한 응답특성을 나타내는 제어기의 설계가 요구된다. 일반적으로 PID .제어기는 설계의 용이성으로 산업현장에서 널리 사용된다. 그러나 PIB 제어기의 각 계수값을 설정하는데 많은 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 PID 제어기의 각 계수 값을 퍼지알고리즘을 이용하여 자동으로 설계할 수 있는 자기동조 PID 제어기를 설계한다.
PID제어기를 플랜트 파라미터를 이용하여 구성하는 IMC-PID제어에 대해 연구한다. 특히 변하는 플랜트에 대해서는 자기동조(ST, Self-Tuning)를 사용하여 시스템을 식별하여 활용한다. 특히 실시간으로 개루프의 위상여유 및 이득여유를 모니터링하여 정해진 구역을 벗어나게 되면 식별된 시스템파라미터를 이용하여 IMC-PID제어기를 구성한다. 또 시간영역 지표로 과도한 오차가 발생하는 경우에도 제어기를 갱신함으로서 전체적으로 보면 견실 PID제어기 형태를 갖게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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