이 연구는 알고 있는 단일 주기를 갖는 정적 및 주기적 외란의 제거에 대해서 다룬다. 자기력 부상시스템에서 외란력을 능동적으로 제거하기 위해서는 제어 입력이 두 가지 다른 이득 값을 가져야 한다. 하나는 시스템의 안정적 제어를 위한 부분이고 다른 하나는 외부로부터 시스템에 영향을 미치는 외란력의 제거를 위한 부분이다. 본 논문에서는 평형 빔을 안정 적으로 제어하기 위해서 간단한 상태 궤환 제어기를 채용하며, 외부로부터 시스템에 영향을 미치는 외란 성분을 추정하기 위해서 선형 관측기를 채용한다. 또한 자속의 궤환에 의해서 구성된 제어 전류는 관측기에 의해서 관측된 외란력과 외란력을 억제하려는 전자석의 힘의 차로 나타나며 이들 관계는 선형성을 유지한다. 이 선형성은 본질적으로 비선형성을 갖고 있는 자기력 부상 시스템에 대한 수치 해석적 용이함을 제공하며 이 논문에서 다루는 정적 및 주기외란의 제거를 위해서 우수한 성능을 발휘한다. 모의시험 결과는 제안된 제어 기법에 의한 정적 및 주기적 외란의 제거를 입증한다.
전동기나 발전기와 같은 회전기기에 주로 발생하는 주기외란은 시스템 성능을 저하시키는 특성으로서 고급제어시스템 구현을 위하여 반드시 보상되어야 한다. 본 논문은 신호처리기법의 일종인 Lock In Amplifier(LIA) 알고리즘 기반 외란보상 제어기를 제안한다. 제안하는 제어규칙은 공칭제어기와 보조제어기로 구성되며 전자는 외란을 고려하지 않은 시스템 모델에 대하여 상태궤환 제어기법으로 산출되며 후자는 LIA 기법을 이용하여 외란특성을 실시간으로 추정하여 연산되어진다. 제안하는 제어시스템은 기존의 결정적 외란으로부터 발생되었던 실시간 제어오차를 월등히 개선하는 장점을 가지고 있다. 실시간 전동기 제어장치를 통해 제안하는 알고리즘의 성능의 우수성 및 타당성을 검증한다.
본 논문의 목적은 피이드백 제어시스템에서 주기적 외란(periodic disturbances),d$_{\omega}$, 이 출력센서에 감지될 경우, 이를 제거하기 위한 새로운 적응제어기(adaptive controller)를 설계하는 것이다. 2장에서는 주기적 외란을 제거하기 위한 방법으로 많이 사용되어 온 피이드백 제어기 (feedback controller)와 피이드포워드 제어기 (feedforward controller)를 설명한다. 3장에서는 적응 피이드포워드 제어기가 페루프 전달함수를 변경시키는 점에서 피이드백 제어기와 동일함을 보이고, 전달함수를 변경시키지 않아 페루프시스템의 강건성을 저하시키지 않는 효율적인 피이드포워드 제어기를 설계한다. 4장에서는 제안된 피이드포워드 제어기의 학습알고리즘을 유도한다. 5장에서는 모의 실험을 통하여 제안한 피이드포워드 제어기 및 학습 알고리즘의 효율성을 검증하기로 한다.
전동기는 일반적으로 우리 일상에서 가장 많이 쓰이는 동력장치 중 하나이다. 이런 전동기를 제어함에 있어서 주기적 외란은 전체 시스템의 안정성에 큰 영향을 미친다. 특히, 정밀제어시스템에서는 반드시 고려되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 신호처리기법의 일종인 IQ 변조 알고리즘을 이용한 제어기를 제안한다. 제안하는 제어알고리즘은 외란을 고려하지 않은 시스템모델에 대하여 설계되어진 제어기와 IQ 변조기법을 이용하여 외란을 추정하여 설계되어지는 제어기로 이루어진다. 이 제어 알고리즘은 전동기에서 발생하는 주기적 외란에 의한 오차를 현저하게 줄인다. 본 논문을 통해 제안하는 제어알고리즘의 우수성과 타당성을 검증한다.
본 논문은 엔진마운트에서 주기적인 미지의 외란에서 나타나는 시스템의 입출력으로부터의 시스템 동특성을 인식할 수 있는 응용가능성을 보여 주고자 한다. 일반적으로 외란 진동과 파장형태는 확실히 알려져 있지 않고 임의적으로 발생되고 있다. 단지 제어량인 입력과 외란이 섞여 있는 출력측정량만이 시스템인식을 위하여 사용될 뿐이다. 보다 일반화되어 개발된 시스템인식기술 알고리즘은 승용차 능동엔진마운트의 진동제어를 위하여 능동제어에 앞선 미지의 주기적외란을 포함한 동특성시스템에서의 수학적 모의시험을 통하여 시스템인식기술의 완벽성을 나타내고 있다.
본 논문에서는 알 수 없는 주파수를 가지는 주기적인 외란이 존재하는 광디스크 드라이브에 대하여 주파수 적응 알고리즘과 출력 제어기를 추가하여 외란을 제거하는 제어기법을 제안한다. 여기서 IMP(internal model principal)에 기반을 두는 주파수 적응 알고리즘은 주기적인 외란의 주파수를 알아내는 역할을 한다. 전체 시스템의 안정도 및 외란제거 성능은 특이섭동이론(singular perturbation theory)으로 증명된다. 본 논문의 기여는 주파수 범위에 따른 설계의 제약이 없다는 점과 모델 불확실성이 존재할 때도 외란을 제거할 수 있다는 점을 들 수 있다.
The recently-developed off-line learning control approaches for the rejection of periodic disturbances utilize the specific property that the learning system tends to oscillate in steady state. Unfortunately, the prior works have not clarified how closely the learning system should approach the steady state to achieve the rejection of periodic disturbances to satisfactory level. In this paper, we address this issue extensively for the class of linear systems. We also attempt to remove the effect of other aperiodic disturbances on the rejection of the periodic disturbances effectively. In fact, the proposed learning control algorithm can provide very fast convergence performance in the presence of aperiodic disturbance. The effectiveness and practicality of our work is demonstrated through mathematical, performance analysis as well as various simulation results.
많은 검지방식중 어떠한 방식에 의하든 간에 교통류에 관한 정보수집이 선행되어야하고, 그 다음에 정상주기방식이든 전술제어등 비정주기방식이든 간에 교통신호등의 신속제어시에 그 최적신호주기설정을 전제로 하고서 신호주기에 포함되어 있는 발진지연현상에 관하여 분석검토치 않으면 안된다. 선상에서 차의 속도별 및 앞뒤차간의 간격등으로 분포교통량의 개개가 일률적인 인자라 볼 수 없는 것은 사실이나 좀더 구체적으로 그 요인을 제어공학적 해석방법으로써 분석하여 이들을 각각 외란들로 간주하고 나아가 합성외란을 입력과 출력의 차인 오차로 간주했다. 외란은 시간의 함수이므로 첫째 환경조건으로써 도로의 상태 및 기후, 둘째 차량자체의 구조 및 성능으로부터 오는것, 세째 운전자(입간)의 정신적 신체적조건등으로 구분하여 검토하고 본논문은 기존환경조건을 최대로 활용하는 견지에서 첫째의 경우를 일정하다고 보고, 다만 차와 운전자에 대한것만 요인으로 취하였다. 안정화 대책으로써 오차요소별 최소화를 시도했으며, 그 결과 신원최적제어주기설정을 위한 방안이 구체적으로 제시되었고, 주로 외란의 요인을 제거하므로써 최적제어가 가능케됨을 입증해주고 있다.
본 논문에서는 변하는 주기 기준 신호를 추종하기 위한 광학 디스크 드라이브의 적응 반복 제어 기법을 제시한다. 주기가 알려진 주기적인 외란은 반복 제어 개념을 이용하면 충분히 제거할 수 있다. 광학 디스크 드라이브는 다양한 속도를 지원하기 때문에 변하는 주기의 외란을 가진다. 기준 주기 변화를 추종하기 위해 샘플링 주파수를 변화시키는 반복 제어를 기초로 하여 주기가 변하는 외란을 다루기 위한 적응 반복 제어를 제안한다. 제안한 제어 기법은 반복 제어기와 주파수 발생기고 구성된다. 전자는 외란 주파수의 고정 배수에서 동작하는 가변 샘플러를 사용하고 후자는 외란 주파수에 따라 변하는 샘플링 주파수를 발생한다. 광학 디스크 드라이브 제어 대한 실험 결과에서 제안한 기법의 우수성과 랜덤 탐색 시간의 개선을 보인다.
본 논문에서는 광학 디스크 기기의 주기적인 외란인 편심 보상을 위해 웨이블릿 신경 회로망 기반 외란 모델로 구성된 순방향 오차 제거(feedforward error rejection) 방법을 제안한다. 신호 모델링 방법으로 사용되어진 신경 회로망 모델의 단점인 실시간 처리 능력 및 국부 최소치로의 가능성 등을 극복하며 주파수와 시간 영역에서의 우수한 신호 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 가진 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 디스크의 외란을 모델링 한다. 웨이블릿 신경회로망은 경사 강하법 (gradient descent method)을 이용하여 학습하며, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 실제 광학 디스크 기기의 외란 데이터를 이용한 컴퓨터 모의 실험을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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