에어컨 시스템은 압축기(Compressor), 응축기(Condenser), 증발기(Evaporator)와 확장밸브(Expansion Valve)로 구성되며, 에어컨 시스템에서 과열도와 저압(증발기의 압력)은 시스템의 효율 증대 및 성능 개선과 안정성에 대하여 결정적인 영향을 미친다. 따라서, 과열도와 저압을 조절하기 위해, 각각의 압축기내의 인버터 주파수와 확장밸브의 개도 제어가 중요하며 선형과 비선형 시스템 모두에 대하여 견실한 성능을 나타내고, 외란에 대하여 강인한 성능을 보이는 퍼지 제어기를 설계한다. 본 논문에서는 과열도와 저압을 제어하기 위하여, 3대의 확장밸브와 1대의 압축기를 가진 에어컨 시스템에 대하여 다중 퍼지 제어기를 설계한다. 또한, 각 제어 플랜트에 대하여 최적의 퍼지 제어기를 설계하기 위하여 3가지 최적화 알고리즘을 사용한다. 즉, 직렬 유전자 알고리즘(Serial Genetic Algorithm; SGA)과 병렬 유전자 알고리즘인 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm; HFCGA), 그리고 Particle Swarm Optimization(PSO)을 사용하여 다중 퍼지 제어기를 최적화하고 시뮬레이션의 결과를 비교한다.
본 연구에서는 로봇조작기를 강체부와 유연한 외팔보로 이루어진 모델로 설정 한 후 확장된 Hamilton의 원리를 적용하여 제어계의 운동방정식을 유도하였다. 계를 유한개의 제어 모드와 잔류 모드로 구분하고, 제어 모드에 대해 최적제어를 수행하기 위해 관측기를 설계하였으며, 진동에 관련된 측정 불가능한 상태변수를 추정하였다. 분석과 검토는 서보모터가 모든 제어를 담당하는 방식과 서보모터의 제어 방식에 작동 기를 추가시켜 병행 제어하는 다입출력 방식으로 구별하여 수행하였다.
최적이득을 구하는 해석적인 방식으로 안정여유에 의한 최적화방식과 공액경사법에 의한 최적화방식을 살펴보았으며, 두방식을 비교해 보면 몇몇 문제점이 존재하나 다음의 몇가지 점에서 공액경사법에 의한 최적화방식이 더 우수하다는 것을 알 수 있다. 1) 제어루우프내의 제어기 수에 관계없이 이 방식을 쉽게 적용할 수 있다. 2) 시스템을 수식으로 모델링할 때 거의 간략화함이 없이 표현하므로 실제 시스템과의 오차를 줄일 수 있다. 3) 평가함수 내의 가중치를 조정하여 원하는 과도응답을 가지는 최적이득으로 유도할 수 있다. 공액경사법에 의한 최적화방식은 벡터제어나 전류제어PWM등 보다 복잡한 제어루우프에도 쉽게 적용시킬 수 있으며 직류기 및 서보전동기의 속도 및 위치 제어시스템에도 적용이 가능하다.
본 논문에서는 PID제어기를 이용해 외란이 존재하는 이차 시스템을 제어하는 경우 외란 제거와 최적제어가 동시에 될 수 있는 PID 파라메터를 면역 알고리즘을 통해 구하였다. 지금까지 면역알고리즘을 적용한 최적화 문제에서는 외란이 존재하는 시스템에 대한 적용 사례가 매우 적었다. 그러므로 본 논문에서는 면역알고리즘이 외란이 존재하는 시스템에서 어떠한 성능을 가지는 알아보기 위하여 외란이 존재하는 이차 시스템에 적용하여 그 성능을 알아보았다. 외란제거를 위해 $H_\infty$-norm을 응용하여 제어시스템의 외란제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 PID 제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 면역 알고리즘을 적용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ISE(integral of squared error)성능지수를 이용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 기반 병렬 유전자 알고리즘 (Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm: HFCGA)을 이용하여 Ball & Beam 시스템에 최적의 Fuzzy Cascade 제어기를 설계하고자 한다. Ball & Beam 시스템은 비선형적이며 Beam의 마찰계수와 Ball의 중력 가속도를 고려하여 Ball의 위치를 조정하는 시스템이다. 이러한 Ball & Beam 시스템에 대해 Fuzzy Cascade 제어기를 설계하고, 조기 수렴에 문제가 있는 기존의 유전자 알고리즘을 개선한 HFCGA를 이용하여 제어기의 파라미터를 최적화 한다. 마지막으로 실제 플랜트에 적용하여 설계된 제어기의 성능을 평가하고, PD Cascade 제어기와 Fuzzy Cascade 제어기의 성능을 비교한다.
가중행렬은 일반적인 최적 제어 설계에서 우선적으로 필요하지만 일반적으로 제어 설계자들 이 경험적 지식에 의존하고 있다. 이 논문은 구조물의 에너지를 고려한 최적제어기의 가중행렬을 결정하는 체계적인 절차를 제시하였다. 최적제어기는 LQR과 ILQR로 구분될 수 있다. 구조물의 총에너지를 고려한 Lyapunov 함수를 적용하고, 이로부터 유도된 식이 음수라는 상태를 이용하면 가중행렬을 어렵지 않게 구할 수 있다. 이러한 방법으로 산정된 가중행렬을 이용하여 LQR과 ILQR제어기를 설계하고 제어효율을 입증하였다.
이 논문은 목표치 정형화 필터와 외란관측기를 활용하여 연속 냉간압연 시스템의 스트립 두께 및 장력에 대한 2-자유도 최적 제어기 설계에 관한 연구를 수행한다. 먼저 게이지 미터식과 후크 법칙을 이용하여 스트립 두께 및 장력에 관한 동적모델을 각각 구축한다. 다음에는 동적모델을 기반으로 2-자유도 제어기를 설계한다. 여기서 피드포워드 제어기는 목표치 정형화 필터와 외란 관측기를 활용한 제어기로 구성되며, 피드백 제어기는 역 최적 제어기로 설계된다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이 논문에서 제안한 2-자유도 최적 제어기가 연속 냉간압연 시스템의 기존 제어기보다 스트립 두께 및 장력에 대한 목표치 추종성능과 외란 제거성능이 매우 우수함을 보인다.
본 연구에서는 태양광 벅 컨버터 제어기에 P&O 알고리즘을 이용하면서 MPPT 알고리즘의 추적 속도를 올리기 위한 최적 태양전지 전압 제어기 설계방법에 대해 제안한다. 제안된 제어기에서는 외부 루프의 MPPT 제어기의 수행 속도를 얼마나 빠르게 하는지에 대한 이론적인 방법을 제시하고 업데이트 주기를 0.1[sec] 이하로 줄이는 것을 목표로 전압제어기는 오버슈트가 업고, 빠른 상승시간을 갖도록 설계하여 MPPT 제어기의 추적 속도를 향상시키는 제어기법을 제안하고, 설계된 제어기 이득을 PSIM 시뮬레이션을 통해 제어기 성능을 검증한다.
초정밀 위치 제어 시스템에서 미지의 상태변수를 관측하는 경우, 파라미터의 불확실성은 관측기 설계에 많은 어려움을 주게 된다. 슬라이딩 모드 관측기는 불확실성과 외란이 존재하는 시스템의 상태변수를 관측가능하게 하며 강인한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 불확실성이 존재하는 시스템의 관측기를 설계하고 최적제어를 통하여 정밀 스테이지의 위치를 제어하며, 시뮬레이션을 통해 개선된 성능을 입증한다.
초기 열설계 과정의 경우 복잡한 궤도 열 환경 조건에서 다양한 설계 변수에 따른 열적 영향성 판단을 해야 하므로, 열 설계/분석에 많은 시간이 소요된다. 따라서, 초기 설계 단계에서 시간을 효율적으로 단축시키기 위해서는 최적의 설계 변수 도출과 이에 따른 온도 예측이 신속히 이루어져야 한다. 상기 문제점에 기인하여 차수축소모델을 활용한 최적 설계 전문 소프트웨어인 Veritrek이 2018년에 출시되었다. 본 논문에서는 Veritrek 소프트웨어를 활용하여 그라파이트시트 기반 냉각기 열 제어 시스템에 대해 차수축소모델 구축과 민감도 분석, 최적 설계 분석을 수행하여 냉각기의 허용온도를 만족할 수 있는 그라파이트시트의 적층 수, 방열판 면적 및 두께에 대한 최적설계 수치를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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