본 논문에서는 다중 깊이 및 RGB 카메라의 캘리브레이션 최적화 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 카메라의 자세 및 위치를 추정하는 것은 꼭 필요한 과정 중 하나이다. 기존의 방법들은 핀홀 카메라 모델을 이용하여 카메라 파라미터를 계산하기 때문에 오차가 존재한다. 따라서 이 문제점을 개선하기 위해 깊이 카메라에서 얻은 물체의 실제 거리와 함수 최적화 방식을 이용하여 카메라 외부 파라미터의 최적화를 진행한다. 이 알고리즘을 이용하여 카메라 간의 정합을 진행하면 보다 더 좋은 품질의 3D 모델을 얻을 수 있다.
본 논문은 퍼지 모델을 이용한 불확실한 카오스 시스템의 적응 동기화 기법을 제안한다. 카오스 동기화 시스템은 마스터 시스템과 슬레이브 시스템으로 구성되며 각각의 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 통해 표현된다. 마스터 시스템은 파라미터가 미리 알려지지 않은 불확실한 모델로 가정되므로 불확실한 파라미터를 추정하기 위해 적응 기법을 적용하여 슬레이브 시스템을 설계한다. 동기화 오차 시스템을 안정화하고 불확실한 파라미터를 추정하는 적응 규칙을 이용한 제어기를 설계하며 Lyapunov 이론을 통해 안정도를 해석한다. 제안된 퍼지 적응 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 Duffing 시스템과 Lorenz 시스템에 대해 모의 실험을 수행한다.
대부분의 시스템은 그 구조가 시간과 공간에 널리 분포되어 있기 때문에 집중정수 모델로 표현하여 시스템의 동적 특성을 해석하고 제어하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 시스템의 상태는 시간과 공간의 영향을 받는 상태변수가 되므로 그 동적 특성은 편미분 방정식으로 표현되어 분포정수계로 모델링하게 된다. 본 연구에서는 직교 함수의 특성을 이용하여 선형 편미분 방정식으로 표현되는 분포정수계의 두 변수에 대하여 연속적으로 적분을 취하여 적분 방정식으로 변환하고, 확장된 블록 펄스 연산 행렬[3]을 도입하여 적분 방정식을 간단한 대수 방정식으로 변환하는 방법을 제시하였으며, 최소자승오차법을 이용하여 분포정수계의 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법을 사용하는 것보다 본 연구에서 제안하는 방법을 사용하는 것이 오차가 적음을 보였다.
일반적으로 서보 제어 시스템에서 비선형 동적 특성을 갖는 마찰력은 제어기 성능에 악영향을 미친다. 특히, 선형으로 고려된 시스템에 제어기 이득을 잘 설계한다 하더라도 마찰 현상에 포함된 동적으로 변화하는 dead zone에 의한 정상상태 오차 및 리미트 사이클(limit Cycle) 등을 야기한다. 따라서, 본 논문에서는 비선형 동적 마찰 성분을 효과적으로 보상하고 적응적으로 제어함으로써 차세대 항만 자동화 이송시스템으로 주목받고 있는 LMTT(linear motor-based transfer technology) 시스템의 위치 정밀도를 향상시키는 것을 목적으로 하고 있다. 본 제어대상은 셔틀카(shuttle car)와 컨테이너들의 다양한 중량과, 이로 인해 발생하는 동적 마찰 특성 파라미터들의 변화가 발생하므로 마찰력 내부 파라미터들의 추정이 요구된다. 제안하는 방법은 적응 backstepping 제어 기법으로 시스템이 안정하게 제어될 수 있는 조건으로 내부 파라미터 추정기를 설계하여 비선형 동적 마찰력을 보상하도록 하였다.
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.
본 논문에서는 비행기 모델을 대상으로 invariance and immersion방법을 적용하여 비선형 제어기를 설계한다. 이 방법을 사용하면 추정오차에 대한 추정식 형태로 off-the-manifold 좌표축을 정의하고, dynamics를 구하고, 이로부터 파라미터 적응규칙을 유도한다. 제어기는 이와 관련된 파라미터로부터 선형 화하지 않고 직접 설정하며, 마지막으로 리아프노프 함수를 통하여 알고리즘의 안정성을 증명한다.
본 논문에서는 비선형시스템의 제어대상의 하나로 사용되고 있는 Chua회로를 대상으로 견실 출력귀환제어를 실현한다. 특히 비선형인 경우는 선형의 경우와 틀린 접근방법을 사용하여야 한다. 우선 기준신호발생기인 exosystem을 정의하고 출력추종오차식으로부터 오차방정식을 유도하고, 적분기 형태의 서보보상기를 사용하여 수정된 슬라이딩면을 설계한다. 수정된 슬라이딩면과 서보보상기에 사용되는 파라미터들은 슬라이딩면 및 서보보상기가 안정하도록 관련다항식이 Hurwitz조건을 만족하도록 정한다. 특히 모든 파라미터들이 미지여서, 오차신호들이 귀환으로부터 얻을 수 없기 때문에, 고이득 관측기를 설계하고, 이 추정값을 사용하여 안정화제어기를 얻는다. 시뮬레이션결과를 제시함으로서 알고리즘이 유용함을 증명한다.
이 논문에서는 클러터 환경에서 최적의 거리와 거리방향 속도 추적을 위한 검출문턱값과 파형 파라미터의 one-step-ahead 제어를 제시하였다. 파형 파라미터의 최적 제어는 파형 파라미터에 대한 제약 조건이 있는 상황에서 추적 성능지수를 최소화하는 것이다. 성능지수는 항적분실확률과 추정오차 공분산행렬의 함수로 표현하였다. 항적분실확률과 오차 공분산행렬은 하이브리드 알고리듬을 이용하여 얻었다. 거짓 검출과 클러터 간섭의 영향은 이 성능 예측 알고리듬에서 함께 고려되었다. 여기서 제안한 one-step-ahead 제어의 추적 성능을 여러 가지 수치실험을 통해 확인하였고, 이 제어 방법은 유한 구간의 최적화 결과로부터 얻어진 경험적인 방법이다.
기계 및 구조물의 안전성과 신뢰성 평가를 위하여 금속재료의 피로강도 데이터베이스 시스템을 구축하고, 이를 이용하여 금속재료의 피로수명 분포특성을 검토하였다. 종속도를 이용하여 구성한 관계형 피로강도 데이터베이스 시스템은 일련의 데이터 관리 및 해석작업을 효율적으로 수행하였다. 또한 Robust 방법과 보상오차함수(complementary error function)를 이용한 3-파라미터 Weibull분포의 파라미터 추정법 및 비파손확률를 검토하기 위하여 제안된 새로운 기준식의 타당성을 검토하였다. 조합분포모델을 이용하여 부하응력비와 Weibull분포의 파라미터 항으로 나타낸 피로수명 분포식은 탄소강의 P-R-N 특성을 해석함에 있어서 좋은 결과를 보였다.
본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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