Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권8호
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pp.1104-1110
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2012
도립진자 시스템은 제어이론의 다양한 기본 요소를 포함하는 제어문제를 다루는데 많이 사용되고 있다. 초기에 도립진자 시스템의 안정화 제어는 PD, PID 등의 고전적인 방법이 주로 사용되었으나 최근에는 현대제어 이론과 지능제어 기법을 이용한 방법이 주로 적용된다. 최근 비선형 제어에 종종 사용되는 퍼지제어기는 도립진자 시스템과 같이 시스템의 상태 변수가 많으면 퍼지 규칙은 급격하게 증가되어 설계가 까다롭게 된다. 또한 상태 변수를 2개씩 구분하여 퍼지제어기를 설계하면 하나의 제어시스템에 2개의 퍼지제어기를 설계해야 하는 번거로움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 도립진자 시스템의 4개의 상태변수를 물리적 의미에 따라 새로운 2개의 신호로 재구성하고, 이를 퍼지 입력 변수로 사용하는 상태변수 조합 퍼지 제어기(FCSC)를 제안한다. 제안한 제어기는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.
제어 시스템에서 제어기를 설계하는 방법에는 기존 PID 설계 기법인 Ziegler-Nichols와 Jung, R. C. Dorf 방법들이 있다. 본 논문은 Shunji Manabe의 계수도법(CDM Coefficient Diagram Method)을 이용하여 Ball-Beam 시스템을 제어하기 위한 PID 제어기를 설계한다. PID 제어기의 각 파라메터인 P, I, D 계수는 시스템의 속도와 안정성에 기인하는 표준 안정도 지수$(\gamma)$와 등가시정수$(\tau)$ 로부터 얻 어진다. 등가시정수$(\tau)$와 안정도 지수$(\gamma)$는 제어기 파라메터의 대수적 형태와 절대적인 관계가 있다. 그러므로 설계된 제어기로부터 빠른 상승시간과 안정된 정상상태 응답을 얻을 수 있다. Ball-Beam 시스템에 CDM 제어기를 적용한 결과 시스템의 안정도, 정확성 그리고 강인성에 있어서 퍼지 제어기나 PID 제어기에 비해 뛰어난 응답 특성을 확인하였다
본 연구에서는 플랜트의 잡음, 부하, 및 변경된 파라미터를 제어하는 퍼지 PI+퍼지 D제어기 즉, 일종의 강인한 제어 시스템을 고려하고자 한다. 차분 방정식에 대하여 PI+D제어기를 적용하였으며 PI+D제어기의 PID 파라미터에 대응 입력에 대한 퍼지 제어기를 계획하고 따라서 파라미터 변화에 따른 환경 변화에 강인한 제어 시스템을 설계하였다. 퍼지제어는 편리한 4가지 규칙과 멥버쉽 함수를 가지고 있다. 본 연구에서는 3상의 유도 모터 제어에 대하여 퍼지 PI+퍼지 D제어기를 설계하고 그 성능을 검증하였다.
본 연구에서는 국부적인 퍼지제어 셀(fuzzy control cell:cell)을 도입하여 계산량 감소를 달성하고, 추론과정을 선형근사화한 조직적인 설계를 통하여 선형제어 이론을 FLC의 실용적인 면에 접목하고자 한다. 이를 위하여, 확률밀도함수 형태의 멤버쉽함수(membership function)와 선형화된 제어공간이 얻어지도록 전반적인 제어방 책을 결정한 다음, 주어진 상태에 가장 지배적(dominant)인 규칙을 갖는 몇 개의 대표 점을 찾아서 그 점들로 구성된 퍼지제어 셀을 생성하고, 퍼지연산을 생성된 셀에서만 수행하여 알고리즘과 계산을 단순화시킨다. 평가기준을 공평함에 두어서 조건부연결 어 'AND'에 T-norm인 대수곱을 적용하여 적합도를 취하고, 규칙들의 작용이 병렬발화 라는 관점으로 규칙연결어 'ALSO'는 'AND'의 공액인 'OR'에 해당되는 대수합연산 대신 에 확률측도와 유사한 산술평균을 적용하여 퍼지추론을 한다. 그리고, 각각의 제어 규칙에 대하여 퍼지추론한 결과와 그것의 평균중심을 곱하여 통합한 후, 무게중심법으 로 역퍼지화하여 일반화된 제어값을 얻는다. 이 값을 PID제어기를 이용하여 구현한 디지틀 보상기를 통과시켜 시스템에 한 제어를 얻는 조직적인 방법을 제안한다.
Although Fuzzy Logic Controller(FLC) adopted three terms as input gives better performance, FLC is in general composed of two-term control because of the difficulty in the construction of fuzzy rule base. In this paper, a three-term FLC which is similar to PID control but acts as a nonlinear controller is proposed. To reduce the complexity of the rule base design and to increase efficiency. a simplified fuzzy PID control is induced from a hybrid velocity/position type PID algorithm by sharing a common rule base for both fuzzy PI and fuzzy PD parts. It is simple in structure, easy in implementation, and fast in calculation. The phase plane technique is applied to obtain the rule base for fuzzy two-term control and the resultant rule base is Macvicar-Whelan type. And the membership function is a Gaussian function. The frequency response information is used in tuning of the membership functions. Also a tuning strategy for the scaling factors is proposed based on the relationship between PID gain and the scaling factors. Simulation results show better performance and the effectiveness of the proposed method.
정밀한 서보기술에 바탕을 두고 있는 산업용 로봇 팔은 기계적인 강성도와 서보기구들로 인하여 정확한 제어가 가능하다 그러나 로봇팔은 동작중비 관성모멘트의 변화와 기하학적인 구조로 인하여 비선형적인 시스템이다. 특히 관성모멘트의 변화는 로봇팔의 회전속도와 로봇팔이 이동시키는 대상물의 무게 등에 따라 관성모멘트는 변할 수 있다. 이로 인하여 관성모멘트의 변화에 따라 로봇팔의 정확한 위치제어가 힘들어진다. 따라서 본 논문에서는 관성모멘트의 변화에도 불구하고 강인한 응답특성을 나타내는 제어기의 설계가 요구된다. 일반적으로 PID .제어기는 설계의 용이성으로 산업현장에서 널리 사용된다. 그러나 PIB 제어기의 각 계수값을 설정하는데 많은 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 PID 제어기의 각 계수 값을 퍼지알고리즘을 이용하여 자동으로 설계할 수 있는 자기동조 PID 제어기를 설계한다.
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.
원격 조작기는 같은 일을 반복적으로 수행하지 않는다는 점에서 산업용 로봇과는 구별된다. 즉 조작자가 작업을 하는 동안 직접 판단을 내리며 조작기에 제어 명령을 내린다는 점에서 조작자도 원격 조작기를 제어하기 위한 제어루프에 포함된다. PID 제어에 의존하는 원격 제어기의 모델링 오차를 줄이기 위한 방법이 퍼지 제어기의 구현이라 할 수 있는데 위치-힘 제어 방식의 양방향 제어에서는 진동으로 인한 불안정성을 내포하고 있다 비선형성에 의한 모델링 오차를 계층제어 방식에서는 여러 각도의 입력을 종합하여 판단한 조작자의 경험적 제어 규칙을 선형적으로 변환 모델링 함으로써 안정화시킬 수 있다. 즉, 다속성 계층을 사용함으로써 선형적인 결과를 얻어 낼 수가 있다.
An ultra-precision stage is used in many industrial areas such as precision machine tools or semiconductor apparatus. These stages used to be driven by piezoelectric actuators in order to obtain ultra precision positioning resolution. Piezoelectric actuator can be moved fast in nanometer resolution. However, it has relatively large non-linear characteristics like hysteresis and creep curve. Although several kinds of control techniques have been developed, controller design method is still complicated. In this paper fuzzy control rules are developed intuitively. In order to verify the performance a series of experiments were conducted and the results were compared with those of the PID controller case.
활성슬러지 공정에 기반을 둔 연속식반응기는 시스템이 가진 고유한 비선형성뿐만 아니라 계절, 기후 등의 환경변화에 따른 유입수의 유량 및 특성 등의 외부적인 조건의 변화를 고려하여 제어하여야 한다. 수학적 모델링 과정에서 고려하지 못했거나 무시되었던 부분을 포함한 시스템에 관련된 특징과 한정된 공간에서 기본적인 제어방법에 의한 현재의 운전방법을 고려하여 불 때 활성슬러지 공정은 개선할 수 있는 여지가 많다. 또한 숙련된 운전자의 지식을 구현할 수 있는 지능제어기법을 적용하여 전체적인 공정의 효율 향상을 도모할 수 있다. 제어방법의 적용에 앞서 제어대상공정인 활성슬러지 공정을 분석하여 이를 $Matlab^{(R)}5.3/Simulink^{(R)}3.0$을 이용하여 연속식반응기 모델을 구현하였다. IWA(International Water Association)와 COST(European Cooperation in the field of Scientific and Technical Research)에서 제시한 정상상태의 유입수 특성을 이용하여 모델의 정확성을 검증하였다. 본 논문에서는 이미 현장에서 사용중인 제어기법의 구현 및 성능 평가뿐만 아니라 다양한 고급제어기법들을 적용하여 새롭게 제안한 제어기법들이 실제 폐수처리장에 적용가능한지 여부를 검증하였다. 제어방법으로는 현장에서 일반적으로 사용되고 있는 비례-적분-미분제어기(Proportional-Integral-Derivative Controller; PID controller)와 PID제어기가 가진 장점과 퍼지 논리 제어기법이 가진 장점을 결합함과 동시에 제어기의 성능 향상 및 경제성을 높일 수 있는 퍼지 PID이득 조절기(fuzzy PID gain tuner)와 퍼지 셋포인트 변환기(fuzzy setpoint changer)를 적용하여 봄으로써 외란에 대해 강인한 제어기 설계의 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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