본 논문에서는 압전소자 구동기를 모델링하고 이를 이용하여 제어기를 설계하였다. 지금까지 많이 쓰이고 있는 방법이 압전소자 구동기의 히스테리시스 특성에 대한 대략적인 모델링을 구하고 이의 역함수를 적용한 방법이었으나 오차가 많고 다른 시스템에 대한 적용이 어려운 단점이 있었다. 이에 정확한 예측이 가능한 모델링 방법을 사용하여 제어기 설계의 정확성을 기하였다. 압전소자 구동기의 히스테리시스 특성을 제거하기 위한 방법으로는 Signal Preshaping 과 PI-제어기를 사용한 피드백 제어를 사용하였다. 이에 따른 모델링 시스템에서의 모사와 이를 실제 시스템에 적용하여 얻어낸 실험치와 그 결과에 대해서 논하였다.
다목적실용위성 1호의 자세제어는 추력기를 이용한 방법과 반작용 휠을 이용한 방법으로 나눌 수 있다. 추력기를 이용한 방법은 위성이 안전모드에 진입하거나 궤도조정시 이용되며, 정상 운영모드에서 촬영임무를 수행할 때는 반작용 휠을 이용하여 위성의 자세를 제어하고 있다. 자세제어는 제로 모멘텀 바이어스(Zero Momentum Bias)를 이용하여 3축 제어방식을 사용하고 있다. 지구센서(CES, Conical Earth Sensor)와 자이로(Gyro)를 통하여 얻은 자세정보를 이용하여 위성의 탑재컴퓨터에서 제어로직을 수행하면 MDE(Motor Drive Electronic)를 통해 모멘텀을 입력받아 반작용 휠의 회전속도를 변화 시켜 자세제어를 수행한다. 본 논문은 위성의 임무기간 동안 반작용 휠을 이용하여 자세제어를 수행한 결과를 바탕으로 위성의 제로 모멘텀 바이어스를 통한 자세제어계의 변화를 분석하여 향후 연장 임무기간 동안 발생할 수 있는 운영상의 문제점을 확인하고, 이에 대한 조치 방법과 자세제어계의 운영 방안을 제시하고 한다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
Park, Yun-Wook;Shin, Soo-Cheol;Lee, Hee-Jun;Kim, Young-Ryeol;Won, Chung-Yuen
Proceedings of the KIPE Conference
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2013.07a
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pp.14-15
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2013
본 논문에서는 컨버터의 병렬운전을 하는데 있어 제안한 드룹제어를 사용하여 전력을 분담한다. 제안한 방법을 이용하면 직류배전에서 병렬시스템의 용량증설을 용이하게 할 수 있다. 기존의 교류전원에서 사용하는 드룹 제어 방법을 새롭게 개선하여 직류전원에서 드룹 제어가 적용되도록 드룹 제어기를 설계한다. 그리고 제안한 드룹 제어기의 제어방법을 상세히 설명한다. 본 논문에서는 제안한 제어방법을 50[kW] 직류배전 시스템에 적용하여 시뮬레이션을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
Acrobat은 대표석인 비선형, underactuated 시스템이며, acrobot의 제어목적에는 swing-up 제어와 balancing 제어가 있다. 이 두 가지 제어목적을 달성하기 위해 기존에 많은 연구가 진행되었다. 그러나 이 방법들은 두 개의 독립적인 제어기를 acrobot의 상태에 따라 전환하여 사용하는 방법으로서 전환 시점의 선정기준에 대한 어려움과 두 가지 제어목적의 달성을 위한 전체 학습 시간지연의 문제점이 있다. 이를 개선하기 위하여 우리는 acrobot의 두 가지 제어목적을 동시에 해결할 수 있도록 기존에 연구하였던 연속적인 상태공간의 근사화가 가능한 영역기반 Q-학습(Region-based Q-Learning)[11]을 기반으로 한 하나의 제어기로 구현하는 방법을 연구하였다. 제안한 방법을 제작한 acrobot에 적용한 실험을 통하여 그 유용성을 검증하였다.
현재 사용되고 있는 작업방식은 로봇과 positioner의 상대적인 위치 및 자세설정에 의하여 작업효율 및 성능향상을 꾀할 수 있음에도 불구하고 비효율적인 방법으로 사용하고 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법중의 하나로 로보트와 positioner시스템을 하나의 기구학적 모델로 제어하는 방법이 제시된 바 있다. 상기의 연구에서는 로보트와 positioner(이하 R-P 시스템)간의 협조 제어가 여유자유도제어 방법을 이용하여 가능한 것임을 보였다. 그러나 용접작업과 같은 positioner 위에서의 연속경로 작업에 있어서는 작업공간과 특이성(singularity) 등에 관련된 여러 가지 문제점을 안고 있다. 특이성은 외부의 물리적인 제약이나 로보트의 기하학적 구조의 문제로 발생될 수도 있는데 이때 자유도의 손실을 유발하므로 임의의 원하는 방향으로 움직일 수 없게 된다. 이러한 면에서 R-P 시스템의 조작 성능 평가가 중요한 의미를 갖는다. 본 연구에서는 실제 산업현장에서 이용되고 있는 5 자유도를 갖는 수직 다관절형 로보트와 positioner에 대하여 협조 제어 방법을 검토한다. 그리고 작업공간 내의 조작성능평가를 위하여 Jacobian 행렬을 이용한 조작성지수를 위하여 Jacobian 행렬을 이용한 조작성지수를 도입하고 주어진 작업단면에 대한 이들의 분포를 등고선 그래프로 시각화 한다. 또한 조작성지수를 최대화 하는 알고리즘을 R-P 시스템에 적용하고 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검토한다
본 논문에서는 연결수락 제어시 사용자가 전송하는 트래픽 파라메타(샐 개수의 분산값과 평균값)를 압축하여 망에 신고하는 방법을 제안하고, 압축방법에 의한 연결수락제어의 성능을 분석 비교한다. 트래픽 파라메타 압축방법은 K-means, CL(Competitive Learning), Fuzzy ISODATA,FNC(Fuzzy Neural Clustering)를 사용한다. 제안한 트래픽 파라메타의 압축에 의한 연결수락제어는 퍼지 매핑함수(Fuzzy Mapping Funciton)fp 의해 신고한 트래픽 패턴을 추정하고, 전방향 구조의 신경망을 사용하여 연결의 수락/거절을 결정한다. ON-OFF 트래픽 모델 환경에서 컴퓨터 실험을 통하여 여러 가지 압축방법들을 사용한 연결수락제어의 성능을 Fuzziness 값에 따라 비교하였고, 그 결과 FNC 방법이 우수함을 알 수 있었다. EH한 연결수락제어의 성능을 높히기 위해서 관측 프레임의 셀 분산값이 크면 Fuzziness 값을 작게 선정하고, 작으면 상대적으로 크게 선정해야 함을 알 수 있었다.
Kim, Min-Jung;Ryu, Seung-Hee;Kim, Dong-Hee;Kim, Og-Jin;Lee, Byoung-Kuk
Proceedings of the KIPE Conference
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2012.07a
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pp.23-24
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2012
본 논문에서는 전기자동차용 탑재형 충전기회로 (On-Board Charger, OBC) 에 사용되는 부하 직렬 공진형 컨버터 (Series loaded Resonant DC-DC Converter, SRC) 의 정전압 제어를 위해 기존에 듀티를 고정하고 주파수만을 제어하던 방법에 듀티도 같이 제어하는 비대칭 듀티 제어 방법 (Asymmetrical Duty Cycle Control) 을 적용하였다. 적용한 SRC-OBC의 등가화 모델의 수식적 분석을 통해 제안한 회로의 동작영역을 도출하여 결과로 얻어진 동작영역에서 제안한 회로의 부하에 따른 효율을 기존 주파수 제어 방법과 비교 분석을 통하여 적용한 제어 방법의 타당성을 검증한다.
퍼지 논리를 이용한 제어시스템에 관하여 핵심 개념을 중심으로 기술하고자 한다. 요약컨데 이 퍼지제어기의 특징은 1) Parallel(distributed) control 2) logic control 3) linguistic control등이며 퍼지 제어가 효과적일 수 있는 제어대상(plant)로서는 수학적 모델을 적용하기 힘든 시스템으로서 경험적으로 또는 수동적인 방법으로 제어가 잘되고 있는 대상을 들 수 있다. 그 뿐만 아니라 간단한 제어기가 필요한 경우로서 보다 효과적인 제어측 Software를 쓰거나 센서 또는 필터없이 사용가능하고, Inverted Penedulum의 자세 제어처럼 정확성보다는 속도 응답 제어가 요구되는 경우 등에 효과적으로 쓸 수 있는 것으로 알려지고 있다. Fuzzy 제어는 지식 베이스의 규모에서 인공지능형 Expert System보다 Compact하고 선형.비선형 플랜트에 공히 이용될 수 있으며, 설계자는 오퍼레이터와의 접촉을 통해 룰을 구축하므로 사용자가 시스템을 이해하기 쉬운 잇점등이 있기도 한다. 그러나 가장 큰 문제는 구축해 놓은 시스템의 안전성(Stability)를 이론적으로 사전에 검증하기가 어렵고, 같은 제어대상이라 할지라도 추론방법, 소속함수의 형태선택, 룰수 등에 따라 제어성능이 바뀔수 있으나, 무엇이 어떤 영향을 주는지 규명되지 않은점 등 여러가지 연구되어야 할 내용이 많이 있다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.2
no.4
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pp.257-263
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1996
본 논문에서는 기계적 위치 제어계에서 다단계 뱅-뱅 액츄에이터의 비선형성에 의한 목표 위치에서의 리미트 사이클을 방지하는 제어방법을 제안한다. 다단계 뱅-뱅 액츄에이터의 선형화된 모델인 기술함수를 이용하여 비선형성을 보상한다. 강인성을 확보하기 위해 루프 형성 기법에 의한 H/sub .inf./ 제어기가 설계된다. 제안된 제어방법은 기존의 선형제어기보다 비선형성이 보상되어 사역대가 작아지므로 최소 제어 가능 구간을 줄일 수 있다. 1축 위치 제어계의 실험을 하여 제안된 제어방법이 리미트 사이클을 줄이고 제어정도를 향상 시키는데 유효함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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