본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 제어에 사용할 수 있는 신경망 외란 관측기를 제안하도록 한다. 제안한 신경망 외란 관측기는 다층신경망의 구조로 신경망 외란관측기의 오차와 제어 오차가 충분히 작은 콤팩트 집합에 절대 상시 유계된다. 본 논문에서 제안하는 신경망 외란 관측기는 기존의 적응 제어기의 단점을 해결한 방식으로 복잡한 회귀 모델을 필요로 하지 않는다. 끝으로 제안한 방식을 3관절 로봇에 적용하여 그 타당성을 확인한다.
천정주행 크레인의 고속 권상작업 및 흔들림 억제 궤적추종을 위한 비선형 적응제어 방법을 제시한다. 천정주행 크레인의 흔들림 운동은 트롤리의 가속도. 권상로프의 길이 및 권상속도와 강하게 결합되어 있다. 이는 비간섭 제어 기반의 흔들림 억제 궤적추종 제어법칙을 설계하는데 있어 장애요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 트롤리의 가속도와 권상속도의 영향을 최소화하는 방법으로 불확실성이 존재하는 경우에도 흔들림 운동의 궁극적 균일 유계성을 보장하는 퍼지 비선형 적응형 흔들림 억제 궤적추종제어법칙을 제안한다. 특히, 제안한 방법은 파라미터 변화. 외란 등을 포함한 시스템 불확실성을 퍼지 불확실성 관측기를 이용하여 보상한다. 따라서, 퍼지관측기의 근사화 오차가 영으로 수렴할 때 추종오차 및 흔들림 각도의 궁극적 한계치는 영으로 감소한다. 끝으로 제안한 방법의 성능검증을 위한 모의실험 견과를 제시한다.
In this paper, an adaptive observe based upon the exponentially weighted least-squares method is implemented in the design of a model reference adaptive controller for an unknown time-invariant discrete single-input single-output linear plant. A method of selecting the state variable filter is proposed. In this scheme, all the past data are weithted exponentially with the weighting coefficient.
A recurrent adaptive model-free intelligent control with a friction estimation law is proposed to enhance the positioning performance of the mover in PMLSM system. For the PMLSM with nonlinear friction and uncertainty, an adaptive recurrent fuzzy neural network(ARFNN) and compensated control law in $H_{\infty}$ performance criterion are designed to mimic a perfect control law and compensate the approximated error between ideal controller and ARFNN. Combined with friction observer to estimate nonlinear friction parameters of the LuGre model, on-line adaptive laws of the controller and observer are derived based on the Lyapunov stability criterion. To analyze the effectiveness our control scheme, some simulations for the PMLSM with nonlinear friction and uncertainty were executed.
본 논문은 유도전동기의 센서리스 속도제어기에 대한 연구이다. 유도전동기의 속도의 제어방법은 자속추정을 위한 기준모델로써 부하-토크 관측기를 이용한 MRAS(Model Reference Adaptive System)를 기초로 하였으며, 전형적인 MRAS 제어기 특성의 속도응답은 부하 토크 외란의 변화에 영향을 미친다. 따라서 제안된 시스템에서의 부하-토크 관측기를 사용한 속도제어 특성은 부하 토크 외란에 의한 영향을 받지 않는다. 이러한 제어 알고리즘을 MATLAB의 SIMULINK를 통해 전체 시스템을 모델링하여 시뮬레이션 한 결과는 유도 전동기의 다양한 부하 구동 적용에 대한 슬라이딩 속도 제어기의 효과적인 개선이 되었음을 알 수 있었다. 그러므로 이러한 제어 방법들이 산업 응용분야에 확대되어 적용되었으면 한다.
본 논문에서는 전차원 관측기를 이용한 유도기의 센서리스 운전에서 제정수 오차가 제어 성능에 미치는 영향을 수식적으로 분석하였다. 주파수 응답 함수를 이용해 실제 자속과 추정 자속의 관계를 운전 속도와 슬립 주파수의 함수로 나타내었다. 적응(adaptive) 법칙을 이용하여 추정 속도를 수식에서 제거하였다. 또한 각오차가 존재하는 상황에서 전류 운전점 변화를 고려하여 슬립 주파수를 토크 지령으로 변환하였다. 결과적으로 모든 운전 속도와 토크 지령에 대해서 임의의 제정수 오차가 시스템의 안정도, 속도 오차 및 토크 오차에 미치는 영향을 계산할 수 있는 수식을 구하였다. 기존의 분석 방법들이 많은 시뮬레이션과 실험을 통해 제정수의 영향을 평가했던 것과 달리, 구해진 수식에 근거하여 계산을 통해 빠르게 주어진 센서리스 운전 방법을 평가할 수 있는 방법을 제공하였다. 제안된 분석 방법은 시뮬레이션과 실험을 통해 검증되었다.
고성능 서보 전동기 시스템을 구축하기 위해서는 저속영역과 고속영역을 포함하는 넓은 속도영역에서의 정확한 속도검출을 통한 정밀한 속도제어기 필수적이며, 관성모멘트와 같은 전동기의 파라메터 변동에 대해 강인한 속도제어와 외란 억제능력도 중요한 요소로서 고려되어야 한다. 변동하는 부하의 관성모멘트을 식별하여 PI 속도제어기를 실시간으로 적응 동정하고, 플랜트 잡음과 측정잡음을 고려하는 상태 관측기인 칼만필터의 부하관성에 대한 민감성을 제거하기 위해 이를 적응 동정하여 적응 상태 추정기를 구현함으로써 우수한 속도 추정 성능을 얻었다. 또한 외란과 불확실한 모델링은 등가 외란으로 추정되어 전향적으로 보상된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 전동기의 고성능 속도제어를 구현하고 유도전동기를 이용한 실험을 통하여 연구결과의 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 비선형 동적 마찰 성분을 효과적으로 보상하고 적응적으로 제어함으로써 차세대 항만 자동화 이송시스템으로 주목받고 있는 LMTT(linear motor-based transfer technology)의 위치 정밀도를 향상시키는 것을 목적으로 하고 있다. 셔틀카(shuttle car)와 컨테이너들의 다양한 중량과, 이로 인해 발생하는 동적 마찰 특성 파라미터들을 정확하게 추정할 수 있는 관측기를 설계하였다. 적응 backstepping 제어 기법을 적용하여 시스템이 안정하게 제어될 수 있도록 하는 제어기를 설계하였다. 시스템은 변화하는 환경에 대하여 높은 적응성을 가질 수 있어 여러 종류의 부하는 물론 마찰 특성의 변화에도 양호한 제어 특성을 유지할 수 있었다. 제안한 제어시스템의 타당성을 보여주기 위해 축소된 형태의 LMTT 시뮬레이터를 제작하여, 이에 대해 시뮬레이션과 실험만을 수행하여 제안하는 방법의 타당성과 실현성을 입증하고자 하였다.
로봇 시스템에 작용하는 마찰력은 비선형 형태이며 특히 저속에서의 정밀 제어를 어렵게 만든다. 본 논문에서는 로봇 연구에서 자주 활용되고 있는 벤치마크 로봇 시스템의 단축 모델에 대한 동적 마찰 보상 문제를 다룬다. 마찰 모델은 동적 특성 및 다양한 효과를 나타낼 수 있도록 비선형 동적 모델인 LuGre 모델을 고려한다. 본 논문에서 제안하는 제어기는 두 부분으로 구성된다. 동적 마찰의 추정 및 보상을 위해 Dual 관측기 기반의 적응 제어기를 사용한다. 마찰 추정 오차 및 나머지 외란을 보상하기 위해 PI 관측기를 추가로 설계한다. 모의실험을 통해 비선형 동적 마찰이 벤치마크 로봇 시스템의 제어 성능에 미치는 영향을 확인하고 제안된 제어기를 사용함으로써 동적 마찰에 대한 제어 성능이 향상됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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