본 논문에서는 유전알고리즘(GA)을 이용한 PID계수 자동조정기법에 관한 DC 서보 모터 속도 제어기 설계를 목적으로 한다. DC 서보 모터는 수많은 제어용 기계나 로봇 등의 응용분야에 사용되고 있고 이러한 분야에서 제어기 파라미터들의 선택이 사용자의 전문적인 지식을 요구하게 된다. 따라서 일반적인 공정 기술자들은 시행착오에 의해 제어기 파라미터들을 계속적으로 반복 조절해 나가야 한다. 이와 같이 동적 시스템의 변화나 외란에 대하여 파라미터 계수를 자동 조정해야 할 경우 유전알고리즘을 사용함으로써 보다 정밀하고 최적화된 파라미터 계수값을 추종함에 따라 그 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 DC 모터의 동특성을 분석하여 얻은 동특성 모델링으로부터 응답 특성이 빠르고 속도 정밀도가 향상된 구동제어가 가능한 제어기를 설계하고 이를 PID제어기와 비교 평가하였다.
본 논문에서는 간단한 외란 관측 기법을 이용한 영구자석형 동기 전동기(Permanent Magnet Syncoronous Motor:PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제안된다. 피드백 선형화(feedback linearization) 기법을 이용함으로써 비선형 요서가 효과적으로 제거되고 출력 오차 동특성을 선형 제어 기법에 기반하여 설정할 수 있다. 그러나 이 방식은 제어기의 파라미터들이 실제 모터의 파라미터들과 일치하지 않으면 만족스러운 성능을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 파라미터들이 실제 모터의 파라미터들과 일치하지 않으면 만족스러운 성능을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 파라미터 변동에 의한 비선형 외란을 제거하기 위해 외란 관측 기법을 이용한다. 제안한 방식에는 두개의 축소 차수 관측기만 이용되므로 관측기 설계가 상당히 간단하고 파라미터 추정을 위한 제어기의 계산량에 많은 부담을 주지 않는다. 제안한 관측기를 이용한 비선형 속도 제어 알고리즘이 파라미터 변동에 대해 상인한 제어특성을 가짐을 시뮬레이션과 실험 결과로 입증하였다.
시스템이 슬라이딩모드의 존재조건을 만족하는 경우, 전동기의 상태가 전동기의 파라미터에 의존하지 않고 결정되는 절환 초평면에 수렴하기 때문에 파라미터에 불감한 응답을 나타낸다. 본 연구는 소형 유도전동기에 의한 외란 및 파라미터의 변동에 대하여 로바스트(robust)와 동시에 정확한 응답을 나타내는 교류서보 전동기 구동시스템을 실현하는 것이다. 이를 실현하기 위해서 가변구조 제어이론에 기초한 슬라이딩모드 제어를 적용하여 유도전동기 자계 슬립주파수형 벡터제어를 실현한다. 이상적인 전동기에 대한 시뮬레이션의 결과에 의해서 관성, 점성마찰계수, 부하 토오크 등 의 파라미터의 변동 및 외란에 대하여 로바스터성이 있다는 것을 알 수 있고 슬라이딩모드 제어의 도입이 교류전동기 서보제어에 유효한 것을 확인하였다.
학습제어 시스템은 제어대상 시스템의 파라미터를 모르는 경우에 파라미터 적응의 개념을 도입해서, 일종의 hybrid형 적응제어 시스템으로 간주하여 설계될 수 있다. 이러한 파라미터 적응형 학습제어 시스템은 이미 보고되었으나 연속시간 시스템에만 적용될 수 있었다. 본 논문에서는 메모리소자를 반드시 포함하여야 하는 학습시스템에 대하여, 위의 제어알고리즘을 이산화 함으로써 디지탈기술의 발전에 비추어 실제의 적용을 용이하도록 하였으며, 그 타당성을 시뮬레이션으 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 파라미터 오차 보상을 통한 3상 BLDC 전동기의 DC 전류 모델 기반의 센서리스 제어 방식을 제안한다. 기존의 DC 전류 모델 기반의 센서리스 제어 방식은 상 전환 구간마다 발생하는 실제 전류와 모델 전류의 오차로 인해 추정한 역기전력과 속도, 위치에 오차가 그대로 나타난다. 이 오차 성분을 줄이기 위해 본 논문에서는 기계 방정식을 이용하여 개선된 역기전력 추정 식을 제안하였다. 또한 개선된 역기전력 추정 식에 파라미터에 오차가 없다면 센서리스 제어가 가능하지만, 오차가 존재한다면 센서리스 제어가 불안정해진다. 이를 극복하기 위한 파라미터 오차 보상 알고리즘도 제안하였다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 동영상의 화질을 일정하게 하기 위한 실시간 비트율 제어 기법을 제안한다. 일정 화질을 만족하기 위한 기존의 비트율 제어 알고리즘은 프레임의 부호화 복잡도를 잔여 신호인 MAD(mean absolute of difference)로 추정하여 비트 할당을 수행하였다. 그러나 MAD는 영상의 특성이나 부호화 파라미터에 따라 동일한 MAD라도 다른 비트를 생성하므로 영상의 부호화 복잡도를 적절히 나타내기 어렵다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 비트와 MAD사이의 기울기인 모델 파라미터를 프레임의 복잡도의 측도로 보고 이전 프레임과 현재 프레임의 모델 파라미터의 비율로 비트 할당을 수행한다. 또한 기존의 비트-복잡도 모델에서 구한 모델 파라미터는 양자화 파라미터가 변함에 따라 그 값이 크게 변하여 영상의 내재적 복잡도를 나타내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 비트-복잡도 모델에 양자화 파라미터를 추가하여 양자화 파라미터가 변하더라도 영상의 복잡도의 측도인 모델 파라미터는 변하지 않게 하였다. 광범위한 실험결과는 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 비슷한 평균 화질을 유지하면서 화질의 변동을 큰 폭으로 줄였음을 보여준다.
전력시스템안정기는 전력시스템의 저주파 댐핑을 효율적으로 향상시키기 위해 사용되는 제어기이다. 전력시스템안정기의 동적 특성은 위상 보상기의 이득과 시정수와 같은 선형 파라미터와 출력 리미터와 같이 비평활, 비선형 특성을 나타내는 비선형 파라미터에 영향을 받는다. 기존의 선형 제어 방법인 고유치 분석을 통한 선형 파라미터의 최적화 방법은 소신호 동작 범위에 대한 최적화 기법이기 때문에 큰 상정사고 시 효과적인 댐핑 향상을 보장할 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 하이브리드 시스템에 신경회로망을 임베디드화하여 체계적인 방법으로 비선형 파라미터를 최적화한 후, 고유치 분석을 통해 선형 파라미터를 최적화함으로 전력시스템안정기의 성능 향상을 도모할 수 있다.
본 논문에서는 유도전동기의 지속적 구동에 의한 파라미터값의 변화에 따른 간접벡터제어의 성능비교에 대한 연구를 하였다. 파라미터 값의 변화에 따라 제어성능이 어떻게 변화하는지를 모의실험을 통해 확인하고자 하였다. 변화는 2.2kW의 정격 출력을 갖는 유도전동기 구동시스템을 통해 확인하였다.
영구자석 동기 전동기의 PI 전류 제어기 이득은 대역폭과 파라미터에 의해 결정된다. 파라미터 추정 시 필요한 전류 제어기 이득을 임의로 설정할 수밖에 없다는 문제가 있다. 본 논문은 정지좌표계에 대해 회전하는 전압 신호를 인가하여 초기 위치를 추정함과 동시에 인덕턴스를 일정 오차 내로 추정하여 빠르게 인덕턴스를 추정하고, 이를 이용해 전류 제어기 이득을 전동기의 전기적 파라미터에 맞게 설정할 수 있는 방식을 제안한다.
유도전동기의 가변속 구동시스템에서 자속축 기준제어를 이용하는 경향이 증가하고 있으며 설치환경, 가격 등의 제약으로 인하여 위치 및 속도센서가 없는 센서리스 속도제어가 많이 연구되고 있다. 대부분의 센서리스제어 방식에서 위치 및 속도추정은 전동기 전압방정식으로부터 계산된다. 따라서 파라미터 오차는 센서리스 제어성능에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 유도전동기의 속도 추정에서 파라미터 오차에 의해 발생하는 속도 오차를 배제하기 위하여 파라미터 보상을 가지는 상태관측기를 제안하고 종래의 방식과 비교하여 본 연구에서 제안한 방식을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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