본 논문은 FPGA 기반에서 실수형 프로세서의 설계 및 구현에 대한 내용과 이를 이용하여 휴머노이드 로봇 팔의 위치제어를 위한 PD 제어기반의 신경회로망 제어기의 구현에 대한 내용이다. 설계된 프로세서는 명령어 기반의 처리를 통해 산술 연산 뿐만 아니라 로봇의 제어에 사용되는 외부 모듈의 사용이 가능하도록 설계하였으며, 신경회로망 구현에 사용되는 지수함수를 효율적으로 근사화하기 위한 Taylor series를 이용한 알고리즘을 하드웨어 레벨에서 구현하였다. 휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위해 고전적인 PD 제어기를 설계하고 PD 기반의 신경회로망 제어기를 설계하였다. 로봇 팔의 6축 제어를 위한 신경회로망 제어기에 요구되는 많은 연산을 감당하도록 하기 위해 설계된 프로세서를 통해 정의된 프로그래밍언어로 제어 프로그램을 작성하였다. PD 제어기와 PD 기반의 신경회로망 제어기를 하드웨어에 설계하여 로봇팔의 위치 추종을 실험하였으며 성능을 비교 검증하였다. 프로세서는 Altera의 Stratix II EP2S180 DSP development board에 구현되었으며 실험적으로 25MIPS의 성능을 가지는 것으로 나타났다.
본 연구에서 헬리콥더의 궤적추종을 위한 제어기의 설계 및 평가를 수행하였다. 제어시스템의 알고리즘은 선형 되먹임 기법과 두 단계 시간분리 구조를 이용하여 구성하였다. 또한 헬리콥터 동특성에 대한 정확한 정보의 결핍으로 인한 모델 역변화 오차를 보상하기 위해 신경회로망을 이용한 실시간 적응제어 구조를 자세제어 시스템에 적용하였다. 제어 시스템의 궤적추종성능은 아파치 헬기의 동측성을 나타내는TMAN 시뮬레이션 프로그램의 단순형을 사용하여 평가하였다. 이를 통하여 실시간 신경회로망 적응제어 구조가 동특성 정보의 부족으로 이한 궤도 추종 제어의 성능 저하 문제에 매우 효과적으로 기여함을 보였다.
본 논문에서는 입력전류 추정에 의한 전밥형 PWM 컨버터의 정상상태 및 과도상태 특성을 개선하기 위하여 정현추종제어기를 제안한다. 그리고, 입력전류의 추정방법과 제어기의 구성에 대해서 논의된다. DC 출력전압은 PI제어기로 제어되며, AC 입력전류를 직접추총 제어하는 정현추종 전류제어기가 입력전류 제어기로 사용된다. 정현추종 전류제아기는 좌표변환 알고리즘 없이 사용가능 하므로 제어계를 간소화 할 수 있다. 입력전류 제어계의 전달함수로부터 입력전류의 정상상태오차가 0이 되고, 입력전압의 동에 대해서도 제안한 제어계는 영향을 받지 않는다는 것을 알 수 있다. 아울러 제안한 방법에 대한 타당성이 시뮬레이션 및 부하, 입력 전압 변동에 대한 실험결과로부터 확인할 수 있다.
본 논문에서는 동특성이 매우 느린 용융탄산염 연료전지 (Molten Carbonate Fuel Cell, MCFC) 스택이 계통 사고 시 추가적인 UPS (Uninterruptible Power Supply) 없이 비상부하로 전력 공급이 가능하고, 사고 제거 후 즉시 정격전력 발전하여 계통으로 주입할 수 있는 비상부하 추종형 백업 시스템을 제안한다. 제안된 MCFC 발전 시스템용 비상부하 추종형 백업 시스템은 3상 인버터로 구성된 PCS (Power Conditioning System) 출력단에 3상 PWM 컨버터를 연결한 구조이고, 비상부하 추종 및 부하량 조절이 가능한 추가적인 제어 알고리즘으로 PWM 컨버터를 제어한다. 제안된 비상부하 추종형 백업 시스템의 회로와 제어 알고리즘의 타당성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 BLDC 서보모터의 속도 제어성 향상을 위해 속도제어계에 2자유도 적분형 최적 제어법을 적용하고 그 결과를 기존의 PI제어계 및 2자유도 PI제어계와 비교하였다. 2자유도 적분형 최적제어법은 PI제어법이 갖는 지령치 추종특성과 외란 억제특성간의 트레이드오프 문제를 해결하고, 제어계의 최적성을 확보하고자 도입되어졌으며, 시뮬레이션과 실험을 통해 그 유효성을 고찰하였다. 시뮬레이션을 통해 얻은 결과는 다음과 같다. (1) 2자유도 적분형 최적제어계는 PI제어계에 비해 양호한 지령치 추종성과 외란 및 모델링 오차제거 특성을 보였다. (2) 2자유도 적분형 최적제어계는 제어파라미터인 하중행렬 Q, R 및 W에 대한 제약요건이 없을 경우, 모터의 정격조건 하에서 이들을 적절히 설정함으로써 2자유도 PI제어계보다도 양호한 지령치 추종성과 외란 및 모델링 오차 제거 특성을 얻을 수 있다. (3) 2자유도 적분형 최적제어계는 인가전압 및 전류의 크기를 2자유도 PI제어계의 그것과 동일하게 제약할 경우 2자유도 PI제어계에 비해 지령치 추종에 관한 정정시간 외에는 그다지 우수한 성능을 보이지 않았다. 또한, 실험을 통해 고찰한 PI 및 2자유도 PI제어계의 속도추종성능은 시뮬레이션 결과와 거의 동일하였다. 2자유도 적분형 최적제어계에 대한 실험결과는 논문에 나타내지 못하였으나, PI및 2자유도 PI제어계의 실험결과에서 알 수 있듯이 2자유도 적분형 최적제어계도 시뮬레이션 결과와 같은 경향을 보일 것으로 사료된다. 따라서, 본 논문에서 검토된 방법은 기존의 PI 제어계가 갖는 지령치 추종과 외란억제의 트레이드오프 문제를 상당부분 해결 가능할 것으로 보인다. 또한, 일정의 부하외란 및 모델링 오차내에서는 2자유도 PI제어계 보다 나은 제어성능을 보여 BLDC 모터의 속도 제어성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대가 된다. 향후, 2자유도 적분형 최적제어계의 실험결과를 통한 엄밀한 제어성능검증과 스텝외란 외의 주기성 외란 인가시 2자유도 적분형 최적제어계의 외란제거 방안 등이 검토되어야 할 것으로 사료된다.
일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건 내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 된 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠는 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.
본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 파라미터 불확실성이 유한한 n-링크 로봇 매니퓰레이터의 궤적제어를 위한 강인제어기를 설계하였다. 적분제어를 포함하는 제안된 기법은 강인제어 이득이 제한됨으로써 발생되는 추종오차를 개선한다. 또한 채터링을 제거하기 위해 불연속 제어입력을 연속 제어입력으로 치환하는 경우 발생되는 추종오차도 개선한다. 추종오차의 적분이 오차 시스템에 포함되도록 하고 폐루프 시스템의 안정도를 해석하였으며 제안된 기법의 성능을 2-링크 매니퓰레이터에 대한 시뮬레이션을 통하여 입증하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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