본 논문은 행위 기반 분산 기법(behavior-based decentralized method)을 활용하여 복수 무인기의 군집 비행을 위한 강인 제어기를 제안한다. 행위 기반 분산 기법을 활용한 복수 무인기의 군집 비행은 주변 무인기들의 정보만을 활용하여 편대를 이루게 되므로 많은 장점을 갖는다. 본 논문에서는 무인기 시스템에 크기가 제한된 시변 외란(time varying bounded disturbance)이 존재하는 상황에서, 주변 무인기들의 위치와 속도를 모두 활용하는 경우와 위치만을 활용하는 경우로 나뉘어 제어기를 설계하며, 위치만을 활용하는 경우 passivity 기법을 적용하여 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 시간에 의존하는 제한된 외란이 존재하는 상황에서 전체 폐루프 시스템의 uniformly ultimate boundedness 특성을 보장한다. 수치 시뮬레이션을 통해 제안된 제어기법의 타당성을 검증한다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다. 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
PID제어는 수십년간 잘 사용이 되어 왔다. PID알고리즘은 적당한 튜닝법을 사용하여 파라미터를 구하여 제어시스템을 설계한다. 그러나 어떤 경우에는 다양한 평가지표가 필요하고, 따라서 이들 다양한 평가지표를 사용하여 설계할 제어시스템이 필요로 하는 조건들을 만족되게 해야 한다. 본 논문에서는 오차, 제어입력의 에너지 및 제어입력의 변화율 등의 시간영역지표들은 물론이고 견실성을 확보하기 위해서 견실성 지표 예들 들면 가중치를 부과한 상보감도함수의 무한대놈을 포함한 선형조합형태의 평가지표를 사용하여 2 자유도 PID제어기를 설계한다. 수치해석을 통하여 최적의 2 자유도 PID파라미터들을 구한다. 이들 I-PD형 등의 2자유도 형은 PID를 변형한 형태로서 단일의 PID제어기들에 비해 더 개선된 출력특성을 얻을 수 있음을 보인다. 시뮬레이션은 MATLAB m 및 mdl파일을 통하여 실행한다.
본 연구에서는 MR 감쇠기와 FPS를 사용하여 구성된 스마트 스카이브릿지를 제안하였으며 스마트 스카이브릿지로 연결된 인접건물의 지진응답 제어성능을 분석하였다. 이를 위하여 스마트 스카이브릿지로 연결된 10층과 20층 구조물을 예제 구조물로 선택하였고 근거리 (near fault) 및 원거리 (far fault) 지진의 특성을 가지는 El Centro 지진과 Kobe지진을 사용하여 시간이력해석을 수행하였다. 스마트 스카이브릿지블 효과적으로 제어하기 위해서 퍼지논리제어기를 개발하였으며 퍼지논리제어기를 최적화하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 사용하였다. 최적화결과 10층 건물의 지진응답과 20층 건물의 지진응답 사이에는 상충관계 (trade-off)가 있는 것을 알 수 있었고 다목적 유전자알고리즘을 통해서 두 건물의 지진응답 제어에 대한 퍼지논리제어거의 파레토 해집합을 구할 수 있었다. 수치해석결과 본 연구에서 제안한 스마트 스카이브릿지를 사용하면 연결된 건물의 지진응답을 효율적으로 저감시킬 수 있는 것을 알 수 있었다.
반복학습제어는 특정목적 궤도의 반복작업을 수행하는 정밀도를 개선하는 제어기를 개발하는 기술이다. 기존 연구에서는 수직다물체의 반복정밀도를 개선하기 위하여 누적학습제어와 적응제어 기법을 한 반복영역에서 동시에 실시하는 기법을 개발하였다. 당초 이 기술은 생산조립라인의 산업용 로봇에서 발생하는 반복정밀도를 개선하기 위해 개발하였으며, 특히, 분산학습기법은 산업용 로봇에서 발생하는 실질적 제어 방식에 유효한 기법이다 본 논문에서 개발한 제어기술은 한 반복영역의 모든 시간대의 입출력 정보를 동시에 학습하기 보다는 매 시간대의 입출력 정보를 각 시간대 마다 충분히 학습하고 다음 시간대의 정보를 학습하는 것이다. 본 논문에서 개발한 기술을 산업용 로봇과 의료기기에 적용하면 수직다물체의 정밀도 품질보증 확보에 큰 기여를 하게 된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권5호
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pp.694-699
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2012
본 논문은 수식모델과 히스테리시스 제어기를 사용하여 엔코더, 속도추정기 및 PI 제어기가 필요 없는 새로운 영구자석 직류전동기 센서리스 속도제어 방법을 제안한다. 본 논문의 제어는 영구자석 직류전동기와 수식모델의 토크 차이를 억제하도록 전압을 인가함으로써 전동기의 속도를 설정치인 수식모델의 속도에 추종시키는 방법이며, 순시 토크 제어에 히스테리시스 제어기를 사용하였다. 히스테리시스 제어기는 수식모델 토크 지령치와 전기자전압 및 전류 정보를 이용하여 추정한 전동기 토크를 비교하여 오차를 계산한 후, 히스테리시스 밴드를 거쳐 그 오차를 최소화하는 전압을 선정하여 전동기에 출력하는 방법이다. 본 논문은 제안한 방식의 이론적인 배경 및 타당성에 대해 기술하였으며 실험을 통해 제안된 방식의 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 전익형 무인항공기의 복합손상을 고려한 신경망 적응제어기 연구 결과를 기술하였다. 여기서 복합손상이란 무인항공기의 주익과 수직미익의 동시 손상을 의미한다. 시뮬레이션을 통하여 종/횡축 불안정성과 비행역학 특성을 확인하였다. 이를 바탕으로 두 가지 형태의 역변환 제어기 기반 적응형 신경망 제어기를 설계하였다. 또한 두 가지 역변환 제어기 구조에 따라 무인항공기의 복합 손상 시 제어 성능 분석을 수행하였다. 역변환 제어기 구조에 따라서 일반 상황과 손상 상황에서 성능 차이를 확인하였다. 최종적으로 무인기에 발생된 복합손상으로 인한 항공기의 불안정성은 적용된 제어기를 통하여 극복할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트 면진장치를 효과적으로 제어하기 위하여 퍼지관리제어기를 개발하였고 그 효율성을 검토하였다. 이를 위하여 1세대 스마트 면진 벤치마크 건물을 이용하여 수치해석을 수행하였다. 대상 벤치마크 구조물은 부정형의 평면을 가지고 있는 8층 건물이고 탄성베어링과 MR 감쇠기로 이루어진 스마트 면진장치가 설치되어 있다. 본 논문에서는 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 원거리 지진과 근거리 지진에 대하여 각각 면진구조물을 효과적으로 제어할 수 있는 하위 퍼지제어기를 개발한다. 최적화과정에서는 구조물의 최대 및 RMS 가속도와 면진층 변위의 저감이 목적으로 사용된다. 벤지마크 건물에 지진하중이 가해지면 두 개의 하위 퍼지제어기에서는 각각 다른 명령전압이 제공되는데 이 명령전압들은 퍼지관리제어기의 추론과정에 기반하여 실시간으로 참여율이 조절되어 하나의 명령전압으로 조합된다. 수치해석을 통하여 제안된 퍼지관리제어기법을 사용함으로써 상부구조물의 응답과 면진층의 변위를 효과적으로 줄일 수 있음을 확인할 수 있다.
In this paper, we propose a new discrete-time predictive current controller for a PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor). The main objectives of the current controllers are to ensure that the measured stator currents tract the command values accurately and to shorten the transient interval as much as possible, in order to obtain high-performance of ac drive system. The conventional predictive current controller is hard to implement in full digital current controller since a finite calculation time causes a delay between the current sensing time and the time that it takes to apply the voltage to motor. A new control strategy in this paper is seen the scheme that gets the fast adaptation of transient current change, the fast transient response tracking and is proposed simplified calculation. Moreover, the validity of the proposed method is demonstrated by numerical simulations and the simulation results will be verified the improvements of predictive controller and accuracy of the current controller.
In this paper, we present a finite-time sliding mode control (FSMC) with an integral finite-time sliding surface for applying the concept of graph theory to a distributed wheeled mobile robot (WMR) system. The kinematic and dynamic property of the WMR system are considered simultaneously to design a finite-time sliding mode controller. Next, consensus and formation control laws for distributed WMR systems are derived by using the graph theory. The kinematic and dynamic controllers are applied simultaneously to compensate the dynamic effect of the WMR system. Compared to the conventional sliding mode control (SMC), fast convergence is assured and the finite-time performance index is derived using extended Lyapunov function with adaptive law to describe the uncertainty. Numerical simulation results of formation control for WMR systems shows the efficacy of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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