• 항공우주기술
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• 제5권2호
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• pp.1-7
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• 2006

본 논문에서는 무인헬기에 적합한 새로운 형태의 점항법 유도법칙을 소개한다. 본 점항법 유도법칙은 미래의 예측 위치에 기반하여 자동제어부에서 사용할 속도와 방위각 명령을 생성해낸다. 무인기의 뱅크각을 통해 간접적으로 비행방향을 변경하는 기존의 점항법 유도법칙과 달리 본 유도법칙은 무인헬기의 속도벡터를 직접 변경하도록 속도 명령을 생성해낸다. 제안된 유도법칙의 검증을 위해 소형 무인헬기용 비행제어시스템을 개발해 비행 시험을 수행하였으며, 개발된 비행제어시스템은 비행제어 컴퓨터와 항법센서, 그리고 지상관제국으로 구성되어 있다. 비행시험을 통해 제안된 유도법칙이 성공적으로 작동함을 확인하였으며, 향후 경로추종 비행에 확장.적용할 계획이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1561-1567
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• 2013

본 논문은 헬리콥터 비행조종성능을 위한 비행제어법칙 설계에 대한 연구이다. 헬리콥터 비행조종성능관련 규격은 MIL-F-83300, ADS-33E이 사용되고 있으며, 이러한 요구조건을 만족하기 위한 자세 명령 타입의 제어기가 요구되고 있다. 본 논문에서는 ACAH 형태의 제어기설계와 성능 평가에 대해 기술하였다. 헬리콥터 동력학 방정식은 로터 동력학을 포함한 비선형 시뮬레이션 모델을 개발하고 정지 비행에서 전진속도까지 속도별로 트림조건을 이용한 선형모델을 구하여 사용하였다. 제어기 설계는 비행조종성을 만족하기 위해 명령모델추종방식을 사용하였고, 피드포워드 게인을 위한 단순한 역모델을 사용하였으며, 축간의 커플링을 줄이기 위한 디커플링 로직과 페이즈 모델이 적용되었으며 선형모델을 이용하였다. 비행성능 평가는 매트랩 기반의 Conduit을 이용하여 수행하였으며, 레벨 1의 기준을 만족함을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.329-339
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• 2003

A neural network based adaptive controller design method is proposed for reconfigurable flight control systems in the presence of variations in aerodynamic coefficients or control effectiveness decrease caused by control surface damage. The neural network based adaptive nonlinear controller is developed by making use of the backstepping technique for command following of the angle of attack, sideslip angle, and bank angle. On-line teaming neural networks are implemented to guarantee reconfigurability and robustness to the uncertainties caused by aerodynamic coefficients variations. The main feature of the proposed controller is that the adaptive controller is designed with assumption that not any of the nonlinear functions of the system is known accurately, whereas most of the previous works assume that only some of the nonlinear functions are unknown. Neural networks loam through the weight update rules that are derived from the Lyapunov control theory. The closed-loop stability of the error states is also investigated according to the Lyapunov theory. A nonlinear dynamic model of an F-16 aircraft is used to demonstrate the effectiveness of the proposed control law.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1070-1078
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• 2000

A nonlinear adaptive flight control system is proposed using a backstepping controller with neural network controller. The backstepping controller is used to stabilize all state variables simultaneously without the two-timescale assumption that separates the fast dynamics, involving the angular rates of the aircraft, from the slow dynamics which includes angle of attack, sideslip angle, and bank angle. It is assumed that the aerodynamic coefficients include uncertainty, and an adaptive controller based on neural networks is used to compensate for the effect of the aerodynamic modeling error. It is shown by the Lyapunov stability theorem that the tracking errors and the weights of neural networks exponentially converge to a compact set. Finally, nonlinear six-degree-of-freedom simulation results for an F-16 aircraft model are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control law.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.112-124
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• 2004

A neural network based adaptive reconfigurable flight controller is presented for a class of discrete-time nonlinear flight systems in the presence of variations of aerodynamic coefficients and control effectiveness decrease caused by control surface damage. The proposed adaptive nonlinear controller is developed making use of the backstepping technique for the angle of attack, sideslip angle, and bank angle command following without two time separation assumption. Feedforward multilayer neural networks are implemented to guarantee reconfigurability for control surface damage as well as robustness to the aerodynamic uncertainties. The main feature of the proposed controller is that the adaptive controller is developed under the assumption that all of the nonlinear functions of the discrete-time flight system are not known accurately, whereas most previous works on flight system applications even in continuous time assume that only the nonlinear functions of fast dynamics are unknown. Neural networks learn through the recursive weight update rules that are derived from the discrete-time version of Lyapunov control theory. The boundness of the error states and neural networks weight estimation errors is also investigated by the discrete-time Lyapunov derivatives analysis. To show the effectiveness of the proposed control law, the approach is i]lustrated by applying to the nonlinear dynamic model of the high performance aircraft.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.979-984
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• 2005

In this study, we suggest a tilt rotor aircraft and attempt to apply a nonlinear model matching control method for its maneuver. The proposed method is very simple and useful to construct the control law for the complicated nonlinear system such as aircraft motion.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.995-1000
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• 2004

A digital adaptive flight control system is presented for a Japanese automatic landing flight experiment vehicle (ALFLEX). In previous adaptive control systems based on a linear-parameter-varying (LPV) form, the output behavior was excellent, while the behavior of the adjusted parameters was unsatisfactory. In the present study, to obtain a more appropriate parameter adjustment law, the relationship between the coefficient matrices in a continuous-time state equation and the coefficients of a pulse transfer function in a discrete system for conventional aircraft is investigated. As a result, it is revealed that the coefficients of the numerator can be treated as a linear function of dynamic pressure (linear-parameter-varying: LPV), while the coefficients of the denominator can be treated as constant (linear-time-invariant: LTI). From the above analysis, an improved parameter adjustment law is derived by reducing the number of the adjustment parameters. Simulation results also revealed both good output tracking and good parameter adjustment compared with the previous results.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권1호
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• pp.17-27
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• 2022

실제와 모델간의 다양한 불확실성(uncertainties)에 대한 항공기의 강건성 확보를 위해 비행제어시스템은 일정 수준 이상의 안정성 여유(stability margin) 감항기준을 만족할 수 있도록 설계되어야 한다. 미 국방 규격인 MIL-F-9490D와 감항인증 규격인 MIL-HDBK-516B에는 비행제어시스템이 만족해야 하는 이득여유(gain margin)와 위상여유(phase margin) 기준을 제시하고 있다. 그러나 항공기의 개발 단계별 설계 성숙도를 고려하지 않고 전 개발단계에서 동일한 안정성 여유 기준이 적용되면서, 궁극적으로는 항공기 운용영역이 과도하게 제한되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 조종성과 안정성 여유의 관계를 제시하고 개발 단계와 입증 방법에 따라 안정성 여유 기준을 재정립하는 방안을 제시한다. 연구의 결과는 현재 개발되고 있는 항공기뿐만 아니라 향후에 전개될 무인 비행체 개발 시에 적용하여 보다 유연하고 효과적인 방법으로 안정성 여유 기준을 입증하는데 기여하리라 판단한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권2호
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• pp.1-9
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• 2019

본 논문에서는 고고도 장기체공 무인항공기의 임무 비행을 위한 방향축 유도, 제어 알고리즘에 대해 기술 하였다. 먼저 방향축 제어 알고리즘은 임무 기간 중 무인항공기가 전진비행을 할 수 없을 맞바람에 대해 제어 변수를 전환하는 알고리즘을 설계하였다. 유도법칙은 항로점 비행을 위해 Fly-over, Fly-by, Hold 속성에 대한 각각의 알고리즘을 적용하였다. 무인항공기의 비선형 시뮬레이션을 통해 각 유도, 제어 알고리즘의 설계 결과를 확인하였다. 본 연구는 설계 결과를 토대로 실제 임무 비행을 수행하는 것을 목적으로 한다. 따라서 본 연구 내용을 기반으로 비행 시험을 통해 설계한 유도 제어 알고리즘의 비행 운용성을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.262-269
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• 2005

Automatic landing of UAVs receives increasing interest these days, with increasing number of the developed UAV systems. In this paper, a glidepath tracking algorithm of the subscale UAV was proposed and the performance was analyzed. Flight data analysis shows that the existing autolanding flight control algorithm has a classical type glidepath control. This paper presents an alternative glidepath tracking strategy based on embedded flight control law. The performance of the proposed strategy was investigated through the TDP(Touch Down Point) error analysis with regard to various flight environment: steady headwind, atmospheric disturbance, communication transfer delay. It was verified that the proposed glidepath tracking strategy can be successfully applied to the practical autolanding of UAV systems.