구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.
본 논문에서는 자동화 사격장 Pop-Up시스템의 안정성 및 성능 향상을 위해 예측제어기를 설계하여 시간지연에 따른 문제를 보상하였다. 확률 모델에 기반한 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 따른 문제점을 최소화하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검정하기 위해 사격용 Pop-Up시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연과 이득 변화에 따른 제어기의 성능을 관측하였다. 실험결과 제안된 예측제어기는 시간지연에 대해 PID 제어기보다 빠른 수렴 특성을 보이며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있었다. 따라서 사격용 타겟의 Pop & Up동작이 제어시간 이내에 원활하게 작동되어 연속 사격의 실시간 제어를 효율적으로 수행하였다.
외부로부터 불규칙 교란을 받는 동력학계에 대해 '허-확률 제어기법'을 이용하여 설계된 제어기의 성능을 수치모사를 통하여 검증하였다. 압전소자를 알루미늄 보에 부착하여 다중입출력의 복합재료보로 만들고, 기반에 불규칙한 외부교란을 받는계에 대한 모델링을 수행하였으며, Ito의 확률미분방정식과 F-P-K방정식을 이용하여 동적 모멘트 방정식을 유도하여 시스템의 확률영역에서의 특성을 알아보았다. 본 연구에서 제어기의 목표는 외부교란의 입력에 의해 발생하는 시스템의 모멘트 응답크기를 줄이는 방향으로 전개하였고, 확률영역에서의 MIMO PI제어기('허-확률 MIMO PI 제어기')를 설계하여 시간영역에서의 응답형태를 관찰하였다.
본 연구에서는 부분적으로 정상상태 확률과정으로 모델링할 수 있는 가진입력에 대하여 확률적으로 정의된 구조물의 최대응답에 대한 구속조건을 만족시키면서 제어력을 최소화 할 수 있는 최적설계 방법을 제안한다. 최적화 과정에서 안정성의 확보를 위해 제어기를 전상태 피드백 LQR제어기의 형태로 한정하였으며 가중치 행렬을 설계변수로 하고 Riccati 행렬을 매개변수로 하여 목적함수와 구속조건 함수 및 그 기울기를 계산한다. 제안된 방법을 통해 설계된 전상태 피드백 LQR제어기는 목표 응답성능을 만족시킬 수 있었고 이에 필요한 최대 제어력을 확률적으로 정량화하여 제어금기의 제작에 유용한 자료가 될 수 있도록 하였다. 상태변수 추정을 위해 독립적으로 설계된 Kalman 필터와 최적화된 LQR 제어기가 결합된 LQG 제어기 및 그 차수를 축소시킨 제어기는 모두 큰 성능의 저하가 없었으며 따라서 제안된 설계방법을 이용하여 구조물의 최대응답에 관한 구속조건을 만족시키는 출력 피드백 제어기 설계가 충분히 가능함을 확인하였다.
본 논문은 네트워크 상에서 구현되는 불확실 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 강인 안정화를 논의한다. 네트워크 기반 시스템에서 입력 지연은 필연적으로 발생하며 마코프 (Markov) 확률 과정으로 표현함을 가정한다. 강인 퍼지 관측기 기반 샘플치 제어기를 설계하기 위하여 입출력 단에 영차의 샘플/홀드를 가정하여 T-S 퍼지 시스템을 이산화하고 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현한다. 확률적 강인 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식으로 표현된다.
본 논문에서는 확률적 모델예측제어(model predictive control) 기법을 이용하여 예제 동작 데이터가 주어지면 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 그 동작을 모방할 수 있는 캐릭터 동작 제어기를 빠르게 학습할 수 있는 간편한 지도 학습(supervised learning) 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 크게 학습 데이터 생성과 오프라인 학습의 두 컴포넌트로 구성된다. 첫번째 컴포넌트는 예제 동작 데이터가 주어지면 확률적 모델예측제어를 통해 그 동작 데이터를 추적하기 위한 최적 제어기를 캐릭터의 현재 상태로부터 시작하여 가까운 미래 상태까지의 시간 윈도우에 대해 주기적으로 업데이트하면서 그 최적 제어기를 통해 캐릭터의 동작을 확률적으로 제어한다. 이러한 주기적인 최적 제어기의 업데이트와 확률적 제어는 주어진 예제 동작 데이터를 모방하는 동안 캐릭터가 가질 수 있는 다양한 상태들을 효과적으로 탐색하게 하여 지도 학습에 유용한 학습 데이터를 수집할 수 있게 해준다. 이렇게 학습 데이터가 수집되면, 오프라인 학습 컴포넌트에서는 그 수집된 데이터를 정규화 시켜서 데이터에 내제된 크기와 단위의 차이를 조정하고 지도 학습을 통해 제어기를 위한 간단한 구조의 인공 신경망을 학습시킨다. 걷기 동작과 달리기 동작에 대한 실험은 본 논문에서 제안한 학습 프레임워크가 물리 기반 캐릭터 동작 제어기를 빠르고 효과적으로 생성할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 인터넷 상에서 임의로 변화하는 입력지연을 갖는 불확실 퍼지 시스템의 지능형 강인 퍼지 제어기 설계를 논의한다. 임의로 변화하는 입력지연은 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현된다. 디지털 안정화기를 설계하기 위하여 연속시간 Takagi-Sugeno 퍼지 시스템을 이산화하며 제어기의 입출력단에 영차의 샘플/홀드 함수를 가정한다.이산화된 시스템은 확률적 과정에 따라 변화하는 도약 시스템으로 표현된다. 확률적 강인 안정가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현된다.
Much of the study has been dong on the design of dual controller that guarantee the stability and improvement of the system performance. A dual controller concept is proposed to consist of first controller estimates the control law and second controller suppresses the combined noises due to numerical error and internal noise as well. These irregular disturbances are not only increasing the fatigue but also destabilize the system because of unwanted output performance. The 'stochastic controller' is used to suppress the irregular random disturbance. Simulation is conducted to reveal that the proposed dual stochastic controller is highly efficient one to control a system hybrid noises.
Much of the study has been done on the design of dual controller that guarantee the stability and improvement of the system performance. A dual controller concept is proposed to consist of first controller estimates the control law and second controller suppresses the combined noises due to numerical error and internal noise as well. These Irregular disturbances are not only increasing the fatigue but also destabilize the system because of unwanted output Performance. The 'stochastic controller' is used to suppress the irregular random disturbance. Simulation is conducted to reveal that the proposed dual stochastic controller is highly efficient one to control a system hybrid noises.
항공기가 평형상태로 비행하는 도중 돌풍과 같은 외부교란을 만난 교란상태운동은 선형화된 미분방정식으로 표현되며 비교적 짧은 비행시간동안의 비행은 선형시 불변계가 된다. 돌풍은 Gauss-Markov확률과정으로 모델링 되며, 항공기가 돌풍을 만난 교란상태운동은 시스템론적으로 보면 백색잡음이 성형필터를 거쳐 계에 입력되는 것과 같다. 초기의 설계방법은 고전적인 주파수영역에서의 해석방법을 사용하였으나 1960년대에 최적제어이론이 도입되면서 평가함수를 사용하여 원하는 비행특성을 얻는 방법을 사용하게 되었다. 그 후 계에 입력되는 외란과 측정시의 잡음으로 인한 불확실한 측정량으로부터 최적상태변수의 추정을 위해 필터링이론을 도입한 확률제어이론을 적용하여 자동조종장치를 설계하게 되었다. 이때까지는 연속제어계로 설계되었으며 그 후 측정신호를 샘플링하여 연속제어계와 등가의 이산제어계를 사용한 자동조종장치가 등장하였으며 이 경우 설계기법으로는 연속제어계를 사용하고 실현시킬 때는 디지털컴퓨터를 사용하였다. 이는 제어하는 동안 계의 계수와 제어법칙을 바꾸어 줄 수 있는 이산제어계의 장점을 이용하지 못하므로 처음부터 계를 등가의 이산계로 보고 제어계를 설계하는 방법이 도입되었다. 이 때 샘플링간격의 결정과 Quantization 영향이 설계시 고려되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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