본 논문에서는 매트릭스 컨버터로 구동되는 유도전동기의 속도제어 성능을 향상시키기 위한 적응제어 기법을 제안한다. 유도 전동기는 비선형적 마찰력 등으로 인한 비선형적 특성을 가진다. 이러한 비선형적 특성으로 인해 야기되는 왜곡을 보상하고 속도제어 성능을 개선하기 위해 슬라이딩 모드 제어 기법을 적용한다. 슬라이딩 모드에서 발생하는 채터링 현상과 모델링되지 않은 유도 전동기의 불확실성에 의한 제어 성능 저하를 개선하기 위해, 불확실성 추정을 위한 퍼지 기반 불확실성 추정기를 적용한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 제어기법의 타당성을 검증한다.
본 연구에서는 Wiener 필터링 이론에 의하여 소음원의 입력신호에 대한 최적 한 예측을 할 수 있는 최적예측기(optimal predictor)로써 부가적인 음을 발생시키고 입력신호 및 출력신호 간의 차인 오차를 최소화시키도록 하는 적응신호처리방법에 대 해 설명하고 이러한 적응 신호처리 방법을 이용한 능동 소음 제어 방법을 제시하였다. 이와 아울러 제어계의 환경 변화에 따른 파라메타의 변화에 적응적으로 응답이 가능해 야 하는 적응 소음 제어계에서, 음향궤환과 함께 필히 고려해야하는 부가적인 전달함 수-모델과 스피커를 포함하는 보조경로 및 오차미이크로폰을 포함하는 오차경로의 전 달함수의 영향을 고려한 능동소음제어에 대해 연구하였다.
본 논문은 IPMSM(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)의 속도 제어를 위한 비선형 백스텝핑 제어 기법을 제안한다. 비선형 백스텝핑 제어기법의 이득은 정상상태 에러를 제거하고, 좀 더 안정한 결과를 얻을 수 있도록 에러의 적분 이득을 포함하여 설계하였다. 또한, 부하 토크를 추정할 수 있도록 설계하여 부하의 변동에 대하여 빠른 적응성을 가지도록 하였다. 모의 실험을 통하여 적분 이득을 가지는 백스텝핑 제어기가 일정한 토크 운전영역에서 안정한 제어기임을 검증하고, 적분 이득이 없는 백스텝핑 제어기와 성능을 비교하였다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
무선 네트워크 환경에서의 미디어 전송은 채널의 패이딩 현상 및 채널 잡음 등으로 인한 다량의 패킷손실과 전송지연의 변동으로 급격한 화질 열화를 발생시킨다. 이러한 채널 변동이 심한 무선 네트워크 환경에서 성공적으로 미디어를 전송하기 위해서 FEC (Forward Error Correction), ARQ (Automatic Repeat reQuest) 및 인터리빙을 사용하여 오류를 복구한다. 하지만 각각의 오류제어 모드는 채널 상황 및 오류 패턴에 따라 효율성이 다르기 때문에, 채널 상황에 적응적으로 변경할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 무선채널 변동을 송 수신측의 피드백 정보를 통해 측정하고 이에 따라 유동적으로 가장 적합한 오류제어 모드를 선택하여 패킷손실을 최소화하는 네트워크 적응형 전송오류제어 기법인 NASTE(Network-Adaptive Selective Transport Error control)를 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 IEEE 802.11g 무선랜 환경에서 NASTE 를 구현해서, MPEG-2 미디어 전송할 때 발생하는 패킷오류를 복구함으로써 전체적인 전송률 개선을 검증한다.
본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 선도-추종 로봇 방법에 기반한 적응 군집 제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 방법 에서는 선도 로봇의 선형 속도와 각 속도를 추정하기 위해 투영 법칙에 기반한 적응 기법을 이용하며, 또한 백스테핑 제어 기법을 이용하여 이동 로봇의 제어 입력인 토크를 구한다. 마지막으로, 컴퓨터 모의실험을 통해 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 검증하고자 한다.
ATM 망에서 이루어지는 다양한 멀티미디어 서비스를 무선 ATM망에서 지우너하기 위해서는, 단말의 이동에 위해 핸드오프가 일어날 때, 주위 셀의 상태와 다양한 클래스의 트래픽 특성을 고려한 무선 호 수락 제어 문제가 해결되어야 한다. 본 논문에서는 셀수준(cell-level)에서 인접 셀의 상태 정보를 이용한 분산 호 수락제어기법(DCA)과 현재 무선 셀에서 발생하는 클래스별 호들에 대한 할당을 위한 자원공유 알고리즘인 Ra방식을 조합하여 멀티 셀 환경에서 멀티 클래스 서비스별 QoS를 고려한 적응적인 무선화 수락제어 기법인 RA-DCA기법을 제안한다. 또한 제안된 호 수락 제어 기법의 성능분석을 위한 모델과 시뮬레이션 결과를 분석하였다.
서보 드라이브의 성능 향상을 위해 AC 서보 전동기의 MRAC (Model Reference Adaptive Control) 기반 적응 전류 제어 기법이 제시된다. 인버터 구동 전류 제어 기법 중 예측형 전류 제어 기법은 이상적인 과도 응답 및 정상 상태 응답을 주지만, 전동기 파라미터 변화 시 정상상태 응답 성능이 저하된다. 이러한 제한 점을 극복하기 위해 파라미터 변화에 의한 외란이 MRAC 기법에 의해 추정되어 전향 제어에 의해 보상된다. 제안된 방식은 기존의 외란 추정 방식과 달리 관측기 구성을 위한 인버터의 상전압 측정을 필요로 하지 않는다. 제안된 적응 제어 방식의 점근안정성과 효과적으로 서보 드라이브에 적용될 수 있음이 입증된다. 제안된 방식이 DSP TMS320C31을 이용하여 구현되고 유용성이 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.
본 논문은 뉴로제어 및 반복학습 제어기법에 기반한 미지의 비선형시스템의 적응학습제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 시스템에서 반복학습제어기는 새로운 기준 궤적에 대해 시스템의 출력이 원하는 궤적으로 정확히 수렴하도록 하는 적응과 단기간 제어정보를 기억하는 기능을 수행한다. 상대차수만 알고 있는 미지 시스템에 대한 박복학습 법칙이 학습이득은 신경회로망을 이용하여 추정된다. 반복학습제어기에 의해 습득된 제어정보는 장기메모리에 기반한 앞먹임 뉴로제어기로 이전되어 누적기억됨으로써 과거에 겸험된 기준 궤적에 대해서는 신속하게 추종할 수 있도록 한다. 2자유도 매니퓰레이터에 적용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
이 논문에서는 Pre-FFT 빔 형성기를 가진 MIMO(Multi-Input Multi-Out)-OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)시스템 구조에 적합한 적응 빔 형성기법과 결합된 전력제어 기법을 제안한다. 제안된 전력제어 기법과 적응 빔 형성기법이 결합되어 송신전력을 제어하는 과정과 빔형성기 계수를 갱신하는 과정이 시간적으로 함께 iterative하게 이루어져서 수렴하게 되면 원하는 방향으로 빔이 형성되고 각 부반송파별로 원하는 SNIR 값에 수렴하게 되어 다중 사용자 환경에서 성능개선 효과를 얻을 수 있다. Pre-FFT 빔 형성기를 가진 MIMO-OFDM 시스템에 전력 제어기법을 결합할 경우 시스템의 성능 개선 효과를 모의 실험을 통하여 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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