본 논문에서는 단일 입력 단일 출력을 갖는 복잡한 비선형 시스템을 위한 퍼지 제어 시스템의 설계 및 분석을 제시한다. 제안된 방법은 주어진 비선형 시스템의 지역적인 동특성을 표현하기 위해 퍼지 모델을 구성하여 이를 바탕으로 제어기를 구성한다. 전체 시스템을 총괄하는 제어기는 각 지역 퍼지 모델에 대한 보상기와 슬라이딩 모드 제어 이론을 사용한 전역 피드포워드 제어기를 사용하여 구성한다. 따라서 제안된 제어기는 퍼지 모델 기반 제어방법과 슬라이딩 모드 제어 방법의 장점을 동시에 취하여 기존의 퍼지 모델 기반 제어기와 달리 공통 리아프노프 행렬을 구하지 않고서 안정성을 증명할 수 있으며 향상된 성능 및 추종 성능을 보인다. 또한 제안된 제어방법은 기존의 퍼지 모델기반 제어 방법과는 달리 원 비선형 시스템에 대한 안정도의 해석이 가능하다. 제안된 방법의 우수성과 유효성을 보이기 위해 두가지 수치 예제를 제공한다.
전력계통은 번개, 폭우, 고장등이 여러요인으로 인해 변화하는 동특성을 갖는다. 전송선로의 리액터스가 사고로 인해 변하는 것도 그 대표적인 예이며 전력게통에 불확성을 야기시키는 원인이 된다. 이경우, 이와같은 불확실성에 대해 견실한 성능을 발휘하는 제어기가 필요하다. 한편, 최근의 연구들을 통해 비파라미터적인 불확실서을 갖는 계통에 대해 퍼지제어기가 우수한 성능을 발휘함이 입증되었다. 따라서, 본 논문에서는 선로의 고장 발생시, 전력계통의 발전기 단자전압을 일정값으로 유지하며 계통을 안정화시킬 수 있는 적응퍼지제어기를 궤환선형화 기법에 근거하여 설계하고자 한다. 아울러 본 논문에서는 불확실한 계통에 있어서, 리아프노프 안정도를 보장 받기우해 필요한 불확실한 항의 상계를 퍼지계통에 으해 추정하는 방법을 제안한다. 시뮬레인션 결고, 설계된 제어기가 선로고장에도 불구하고 계통의 전압유지와 과도 안정도를 잘 보장해 줌을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 시변 지연시간이 있는 선형 이산 구간 시변 시스템의 지연 상태변수에 존재하는 불확실성 안정범위에 관한 것을 다룬다. 고려된 시스템은 지연 없는 상태변수에 대한 시스템 행렬이 구간범위에서 시변으로 변동하고, 지연 시간이 구간범위 내에서 시변인 지연 상태변수에 대하여 비구조화된 불확실성이 시변으로 존재하는 시스템이다. 기존의 많은 연구들이 시변에 대한 부분을 고려하지 못하고 시불변 경우에 대하여 얻어진 것에 반하여, 본 논문에서는 모든 요소를 시변으로 고려하여 새로운 안정범위를 도출하였다. 새로운 안정범위는 적용 가능한 시스템에 대한 제한이 없는 것으로 그 효용성이 기존의 결과 보다 우수하다. 제안된 범위는 복잡한 선형행렬부등식 혹은 리아프노프 방정식의 상한 해 한계를 이용하는 복잡한 과정이 필요하지 않다. 수치예제를 통하여 제안된 결과가 기존의 결과들을 포함할 수 있음을 보이고, 이들 보다 확장성과 효용성이 우수함을 확인한다.
본 논문은 파라미터 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 안정화하며, 폐루프 시스템의 외란감쇠에 대한 $L_{2}$ 이득 제한조건을 만족시키는 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계기법을 제시한다. 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 불확실성을 갖는 Takagi-Sugeno(T-S) 모델로 표현하고 병렬 분산 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. 파라미터 불확실성을 갖는 T-S 퍼지모델에 대한 감쇠율을 만족하는 폐루프 시스템의 안정성 조건과 Lyapunov 함수를 이용하여 외란감쇠 조건을 유도하고, 선형 행렬 부등식(LMI: linear matrix inequality)을 이용하여 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 구한다. 마지막으로 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계 예를 보인다.
전동기의 카오스 현상은 실시간 구현에 있어 바람직하지 않은 동특성으로서, 일반적으로 정상상태에서 전동기 속도가 진동을 한다든지 토크가 랜덤하게 변하는 특징이 있다. 본 논문은 카오스 현상을 갖는 영구자석형 동기 전동기의 적응제어기법을 제안한다. 전동기의 계수(parameter)는 어느 범위 안에서 랜덤하게 변화하는 시변특성을 갖는다. 제어기 설계는 우선, 전동기의 비선형 시스템 모델을 공칭 선형시스템 이론을 적용하여 선형화한다. 또한 실시간에서 시스템 계수의 변화로 인해 발생하는 제어오차를 보상하기 위한 보조제어기법을 제안하며 리아푸노브 안정성 이론을 적용하여 그 제어규칙을 산출한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 제어기법의 타당성 및 신뢰성을 검증하며 기존의 제어기법과 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였다. 또한 PSoC(Programmable System-on-Chip)기반 구동 드라이브를 포함하는 실시간 전동기의 제어시스템 실험을 통해 실제 적용가능성을 검증한다.
본 논문에서는 입력에 제한이 있는 시간지연 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 방법을 제시한다. 포화입력을 갖는 시간지연 비선형 시스템을 시간지연과 포화입력을 갖는 Takagi-Sugeno 퍼지 모델로 표현하고 병렬분산보상(PDC)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. Lyapunov 함수를 이용하여 시간지연과 포화입력을 갖는 $H_2/H_{\infty}$ 퍼지모델에 대한 폐루프 시스템의 안정성 조건과 LQ 성능을 최소화하는 조건을 유도하고, 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 선형행렬부등식(LMI: liner matrix inequality)을 이용하여 구한다. 제어기는 선형행렬부등식의 해를 구하므로써 바로 구할 수 있으며, 설계된 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기는 $H_{\infty}$ 노옴 한계값을 만족하면서 LQ성능의 상한값을 최소화한다. 마지막으로 포화압력으로 포화압력을 가지는 시간지연 비선형 시스템에 대해 퍼지 $H_2/H_{\infty}$ 제어기 설계 사례를 보인다.
Objective: The aim of this study was to determine the peak torques of the knee and ankle joint and local stability of the lower extremity's joints, and muscle activation patterns of the lower extremity's muscles between fallers and non-fallers in the elderly women during walking. Method: Four elderly women (age: $74.5{\pm}5.2yrs.$; height: $152.1{\pm}5.6cm$; mass: $55.3{\pm}5.4kg$; preference walking speed: $1.19{\pm}0.06m/s$) who experienced falls within six months since experiment had been conducted (falls group) and thirty-six subjects ($74.2{\pm}3.09yrs.$; height: $153.6{\pm}4.9cm$; mass: $56.7{\pm}6.4kg$; preference walking speed: $1.24{\pm}0.10m/s$) who had no experience in falls (non-falls group) within this periods participated in this study. They were measured torque peaks of the knee and ankle joint using a Human Norm and while they were walking on a treadmill at their natural pace, kinematic variables and EMG signals were collected with using a 3-D motion capture system and a wireless EMG system, respectively. Lyapunov Exponent (LyE) was determined to observe the dynamic local stability of the lower extremity's joints, and muscles activation and their co-contraction index were also analysed from EMG signals. Hypotheses between falls and non-falls group were tested using paired t-test and Mann-Whitey. Level of significance was set at p<.05. Results: Local dynamic stability in the adduction-abduction movement of the knee joint was significantly lower in falling group than non-falling group (p<.05). Conclusion: In conclusion, muscles which act on the abduction-adduction movement of the knee joint need to be strengthened to prevent from potential falls during walking. However, a small number of samples for fallers make it difficult to generalize the results of this study.
본 논문은 쿼드로터 무인기의 위치 및 자세 추적 제어 성능을 향상시키기 위해 RBFNN 방식을 이용한 적응형 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. RBFNN은 UAV 동적 모델에서 비선형 함수의 근사화에 활용되며, RBFNN의 가중치는 슬라이딩 표면에 부딪혀 미끄러지는 상태를 보장하기 위해 Lyapunov 안정성 분석의 적응 법칙에 따라 온라인으로 조정된다. 네트워크 근사 오류를 보상하고 기존 채터링 문제를 제거하기 위해 슬라이딩 모드 제어 항은 적응 법칙에 의해 조정되어 시스템의 강력한 성능을 향상시킨다. 제안된 제어 방법의 시뮬레이션 결과는 비선형 쿼드로터 무인 항공기에 적용된 제안된 제어기의 효율성을 확인하였다. 그 결과, 제안된 제어 시스템이 만족스러운 제어 성능과 견고성을 달성함을 알 수 있었다.
This paper considers the problem of robust stability for uncertain discrete-time interval time-varying delayed descriptor systems using any combinations of quantization and overflow nonlinearities. First, delay-dependent linear matrix inequality (LMI) condition for discrete-time descriptor systems with time-varying delay and quantization/overflow nonlinearities is presented by proper Lyapunov function. Second, it is shown that the obtained condition can be extended into descriptor systems with uncertainties such as norm-bounded parameter uncertainties and polytopic uncertainties by some useful lemmas. The proposed results can be applied to both descriptor systems and non-descriptor systems. Finally, numerical examples are shown to illustrate the effectiveness and less conservativeness.
채터링 현상은 VSS의 주요한 약점이며 이 문제를 극복하기위하여 많은 연구들이 발표되었다. 슬라이딩 섹터 이론이 최근에 발표되었으며, 본 논문에서는 섹터 내부에 연속입력함수를 가진 슬라이딩 섹터이론을 이용하여 시변 경계층을 가진 퍼지제어를 제안하고, 슬라이딩 섹터에 리아프노프 함수를 이용하여 안정도를 분석한다. 역진자 시스템에 컴퓨터 시물레이션을 통하여 채터링 현상의 제거를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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