In this paper, we propose an optimal trajectory for biped robots to move up-and-down stairs using a genetic algorithm and a computed-torque control for biped robots to be dynamically stable. First, a Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA) which of operators are composed of reproduction, crossover and mutation is used to minimize the total energy. Constraints are divided into equalities and inequalities: Equality constraints consist of a position condition at the start and end of a step period and repeatability conditions related to each joint angle and angular velocity. Inequality constraints include collision avoidance conditions of a swing leg at the face and edge of a stair, knee joint conditions with respect to the avoidance of the kinematic singularity, and the zero moment point condition with respect to the stability into the going direction. In order to approximate a gait, each joint angle trajectory is defined as a 4-th order polynomial of which coefficients are chromosomes. The effectiveness of the proposed optimal trajectory is shown in computer simulations with a 6-dof biped robot that consists of seven links in the sagittal plane. The trajectory is more efficient than that generated by the modified GCIPM. And various trajectories generated by the proposed GA method are analyzed in a viewpoint of the consumption energy: walking on even ground, ascending stairs, and descending stairs.
A multi-level optimal power flow(OPF) algorithm has been evolved from a simple two stage optimal Power flow algorithm for constrained power economic dispatch control. In the proposed algorithm, we consider various constraints such as ower balance, generation capacity, transmission line capacity, transmission losses, security equality, and security inequality constraints. The proposed algorithm consists of four stages. At the first stage, we solve the aggregated problem that is the crude classical economic dispatch problem without considering transmission losses. An initial solution is obtained by the aggregation concept in which the solution satisfies the power balance equations and generation capacity constraints. Then, after load flow analysis, the transmission losses of an initial generation setting are matched by the slack bus generator that produces power with the cheapest cost. At the second stage we consider transmission losses. Formulation of the second stage becomes classical economic dispatch problem involving the transmission losses, which are distributed to all generators. Once a feasible solution is obtained from the second stage, transmission capacity and other violations are checked and corrected locally and quickly at the third stage. The fourth stage fine tunes the solution of the third stage to reach a real minimum. The proposed approach speeds up the two stage optimization method to an average gain of 2.99 for IEEE 30, 57, and 118 bus systems and EPRI Scenario systems A through D testings.
A fast optimization algorithm has been evolved from a simple two stage optimal power flow(OPF) algorithm for constrained power economic dispatch. In the proposed algorithm, we consider various constraints such as power balance, generation capacity, transmission line capacity, transmission losses, security equality, and security inequality constraints. The proposed algorithm consists of four stages. At the first stage, we solve the aggregated problem that is the crude classical economic dispatch problem without considering transmission losses. An initial solution is obtained by the aggregation concept in which the solution satisfies the power balance equations and generation capacity constraints. Then, after load flow analysis, the transmission losses of an initial generation setting are matched by the slack bus generator that produces power with the cheapest cost. At the second stage we consider transmission losses. Formulation of the second stage becomes classical economic dispatch problem involving the transmission losses, which are distributed to all generators. Once a feasible solution is obtained from the second stage, transmission capacity and other violations are checked and corrected locally and quickly at the third stage. The fourth stage fine tunes the solution of the third stage to reach a real minimum. The proposed approach speeds up the coupled LP based OPF method to an average gain of 53.13 for IEEE 30, 57, and 118 bus systems and EPRI Scenario systems A through D testings.
본 논문에서는 추정 분산 제약을 갖는 비선형 이산시간에 대한 최적의 퍼지 필터에 대한 내용을 다루고자 한다. 필터를 설계할 때, 추정오차의 분산값은 필터의 성능이 결정하는 변수중 하나다. 이런 분산값에 더욱 강인한 필터를 설계하고자, 분산 제약 조건을 주어 필터를 설계하고자 한다. 먼저, 비선형 모델을 Tagaki-Sugeno 퍼지 모델을 이용하여 선형 모델로 변형한 후, 이 모델을 기반으로 선형 필터를 디자인한다. 이때 필터설계 과정 중 필터의 각 파라미터값을 구하기 위해 상태 추정오차 값은 평균제곱에 제한되며, 상태오차의 정상상태 분산값은 각각의 미리 정한 상한 제한 값 보다 작은 조건에서 필터를 설계하여 선형행렬부등식과 대수 이차 행렬부등식을 이용하여 파라미터값을 구한다. 이렇게 설계된 퍼지 필터는 트럭트레일러 시뮬레이션을 통해 설계 과정과 성능을 보여준다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권1호
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pp.92-101
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2010
본 연구에서는 회전체를 지지하는 자기 베어링에 관하여, 2장에서는 적분형 서보계를 이용하여 횡축형 자기베어링 시스템(Horizontal-shaft Magnetic Bearing System: HMBS)에 대한 불확실성을 고려하면서 과도상태 응답개선에 대한 이론적인 고찰과 제어기설계 수식을 유도한다. 그리고 HMBS에 대해 물리 퍼래미터 변동에 대한 강인성과 외란의 영향을 저감하고 기준위치 변경에 따른 추종성을 갖도록 상태 피드백 제어기를 LMI 기법을 이용하여 설계한다. 3장에서는 설계한 제어칙을 가지고 시스템 불확실성의 변동에 대해 시간영역의 설계사양을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우에 대하여 시뮬레이션을 행하고 실제 적용 가능성을 검토한다.
본 연구는 유동성제약과 가구별 특성을 고려한 가구소비함수의 추정을 목적으로 한다. 우리나라의 횡단면 자료인 "가구소비실태조사"를 이용하여 분석한 결과 가구원수, 가구 내 취업자 및 취학 아동수, 가구주의 교육수준 및 연령 등으로 표현되는 가구별 특성이 소비결정에 유의하게 작용함을 알 수 있다. 특히, 가구원수가 소비결정에 미치는 영향이 지대한 것으로 나타났는데, 이는 가구원수가 가구소득의 생애주기와 관련되어 있을 뿐 아니라 소비규모를 결정함에 있어서도 직접적인 영향을 미치기 때문인 것으로 보인다. 반면 가구원수 이외의 가구특성 변수들은 소비결정에 직접적으로 작용하기보다는 소득의 변화를 통해 간접적으로(하지만 여전히 유의하게) 소비에 영향을 미친다. 또한 본 연구에서는 유동성제약의 존재 유무를 판별하는 기존의 연구와는 달리 유동성제약의 강도를 파악하는 데 초점을 맞춤으로써 소비함수 추정식의 설명력을 획기적으로 높일 수 있었다. 유동성제약의 강도는 인적자본의 현재가치를 가구별 특성의 함수로 상정한 후 그 가치가 자본시장에서 과소평가되는 정도를 살펴봄으로써 측정된다. 이렇듯 유동성제약의 강도를 구분하는 추정방식은 현실에 존재하는 여러 형태의 자산들을 유동성을 기준으로 하여 세분할 수 있도록 도와준다. 끝으로 본 연구에서는 사용된 소비함수 추정식을 이용하여 외환위기 이후 우리나라 유동성제약의 완화 경향을 확인하고 이에 따른 소비불평등도의 감소를 횡단면 분산분해방식을 이용하여 같은 기간의 소득불평등도 증가 및 가구특성 변화 현상과 분리하여 논의한다.
본 논문은 무인 잠수정(Autonomous underwater vehicles: AUVs)의 타카기-수게노 (Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 모델 기반 $H_{\infty}$ 제어기 설계 기법을 제안한다. 설계 기법은 외란을 갖는 무인 잠수정의 깊이 제어 성능을 보장하는 안정성 있는 제어기 설계에 초점을 맞춘다. 비선형 무인 잠수정 시스템은 Sector nonlinearity 기법을 이용하여 T-S 퍼지 시스템으로 모델링된다. 리아푸노프(Lyapunov) 함수를 이용해 제어 성능을 보장하는 선형 행렬 부등식(linear matrix inequality: LMI) 형태의 $H_{\infty}$ 제어기 설계 조건을 유도한다. 성공적인 무인 잠수정의 깊이 제어를 위해 선형 행렬 부등식에 심도각과 피치각의 제한 조건을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.
본 연구에서는 근사모델을 이용하여 설계공간의 타당성을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이때 설계공간을 이동시키기 위한 기준으로 Chebyshev Inequality를 사용하였다. 이를 공탄성을 고려한 항공기 익형 설계문제에 적용함으로써 타당성이 크게 향상됨을 확인하였으며 이렇게 구한 설계공간 내에서 최적화를 수행함으로써 보다 우수한 최적값도 얻을 수 있었다. 즉 설계공간 내에서 주어진 제약조건을 만족할 확률이 증가하였으며, 설계공간을 이동시킴으로써 보다 우수한 최적점이 설계공간 내에 포함되었다고 할 수 있다. 또한 이 과정에서 반응면 모델과 크리깅 모델, 두 가지 근사모델을 사용하여 정확성과 효율성, 실험점에 대한 강건성 등을 비교하였으며, 본 연구에서 설계한 문제의 경우 비교적 선형적인 특징으로 인해 반응면이 보다 우수한 결과를 보여줌을 확인하였다.
This paper presents a design method of a robust tracking controller satisfying multiple constraints using genetic algorithm. A robust $H_{\infty}$ constraint with loop shaping is used to address disturbance attenuation with error limits and a loop gain constraint is considered so as not to enlarge the tracking loop gain and bandwidth unnecessarily. The robust $H_{\infty}$ constraint is expressed by a matrix inequality and the loop gain constraint is considered as an objective function so that genetic algorithm can be applied. Finally, a robust tracking controller can be obtained by integrating genetic algorithm with LMI approach. The proposed tracking controller design method is applied to the track-following system of an optical DVD recording drive and is evaluated through the experimental results.
The electric vehicle industry is rapidly developing because of enforced environmental regulations, and several studies have been conducted on the multispeed transmission to improve the fuel efficiency of electric vehicles. Among these studies, research on the power density improvement of electric vehicle transmission is critical. Thus, the optimal design of the gear train is necessary to enhance transmission efficiency. In this study, an optimal design methodology for the lightweight two-speed transmission of electric vehicles is proposed. Because a multispeed transmission has many operating conditions and equality and inequality constraints, a new gear design method that combines analytical and iterative methods is applied without using complex optimization algorithms. Sets of possible design variables are generated considering the operating conditions and various design variables. The modules and face width ratios of each stage gear that satisfy the corresponding operating conditions are analytically calculated. The volume of the gear train is calculated, evaluated, and arranged using these values to determine the optimal solution for minimizing the volume, and the proposed methodology is applied to the actual model to verify its effectiveness. The design of a two-speed transmission with multiple operating conditions and constraints without complicated optimization algorithms can be optimized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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