본 논문은 조향구조를 갖는 이동로봇의 조향 제어를 위해 PID 제어기의 이득을 튜닝 방법을 제안한다. PID 이득을 설정하는 다양한 방법들이 제시되고 연구되고 있다. 이득은 지글러-니콜스의 계단형 입력으로부터 이득을 얻는 방법으로 얻어진 이득을 이동로봇에 적용하고 이를 시험하여 다시 2차 전달함수에 의해 새로운 이득을 계산하였다. 얻어진 새로운 이득으로 응답시간 및 유지오차율에 관한 실험을 수행하여 PID 자동 튜닝의 성능을 확인하였다. 유지시간, 응답시간 및 수렴시간에 대한 실험결과로 이동로봇의 조향 시스템에서 사용이 가능하고 응답 시간이 빠르게 도달할 수 있으며 안정하게 제어됨을 확인하였다.
본 논문은 선도 로봇을 추종 로봇이 일정거리와 각도를 두고 추종하는 군집제어에서, 추종 로봇의 질량이 변할 경우, 신경회로망을 통해 보간된 이득을 갖는 PID제어기를 제안한다. 전체 제어시스템은 기구학 제어기와 동역학을 고려한 동적제어기로 구성하였다. 동적제어기는 가변 이득을 가지는 PID 제어기로 구성하여, 추종 로봇의 대표적 질량에 따라 적절한 PID 이득을 유전 알고리즘으로 구하였다. 유전 알고리즘으로 구한 데이터를 기초로 신경회로망을 학습하여 추종 로봇이 임의의 질량을 갖더라도 최적의 PID 이득을 선정할 수 있었다. 모의실험에서 추종 로봇의 질량이 임의의 값으로 변화하는 경우, 신경회로망을 통해 보간된 이득을 갖는 PID 제어기가 고정된 이득을 가지는 PID 제어기에 비해 군집제어에서 추종 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.
본 논문은 선형시불변시스템(LTI) 대하여 안정도여유(이득 및 위상여유)와 시간응답 규격(오버슈트와 응답속도)을 보장하는 PID 제어기의 이득 셋을 결정하는 방식을 제시한다. 이 방법은 시스템을 안정화시키는 전체 PID 제어기의 이득 셋을 결정하는 최근의 결과를 이용한다[1]. 본 논문에서는 폐루프 특성다항식의 계수공간에서 계수와 안정도여유 및 시간응답 성능요구 조건과의 관계를 제시한다. 제시한 방법을 이용하여 안정도를 보장하고 안정도여유와 시간영역 규격을 동시에 만족하는 PID 이득 셋을 구한다. 예제를 통해 실제 설계에 매우 유용함을 보였다.
본 논문에서는 빠르고 조작이 간편한 이동 수단인 이륜 역진자형 이동로봇을 기존의 방법보다 더욱 안정적인 밸런싱을 하기 위한 제어기를 설계하였다. 먼저 이륜 역진자형 이동로봇의 제어기를 일반적인 PID 제어구조로 선택하고, 적절한 제어이득을 지정된 사용자의 몸무게에 따라 시행착오적으로 구하였다. 임의의 몸무게에 따른 PID 이득값을 구하기 위해 PID 이득 값을 신경회로망으로 튜닝을 한 뒤 PID제어기에 적용하여 보다 안정적인 제어가 가능하도록 제어기를 설계하였다. 설계된 제어기를 시뮬레이션에 적용시켜 기존의 PID 제어기에 비해서 본 논문에서 제안한 신경회로망으로 튜닝한 PID 제어기가 보다 안정적인 제어가 가능함을 확인할 수 있었다.
정격풍속이상에서 발전기의 출력을 일정하게 유지하기 위하여 PID에 기초한 다양한 종류의 방법들이 발표되었다. 그러나 고정된 PID 이득을 이용한 이러한 방법에서는 전 영역에서 동작하리라는 보장이 없다. 이 논문에서는 전 영역에서 동작하는 시스템을 설계하기 위하여 풍속의 강도에 따라 PID 이득이 변하는 방법을 제안하였다. 풍속의 강도에 따라 피치각에 따른 전력의 민감도는 계속 변하는데, PID 이득을 민감도의 함수로 유도하였다.
본 논문에서는 쿼드콥터형 드론 시스템을 구현하고, PID 제어기에서 안정화 시간을 최소화할 수 있는 이득 계수를 구하기 위한 경험적 방법을 제안하였다. 드론 자세 안정화 제어 시스템은 가속도 센서와 자이로 센서의 자세 정보를 마호니 필터를 통해 보정한 후 PID 제어기를 통해 4개의 모터를 구동한다. 제안된 방법은 기존의 지글러-니콜스 방법을 통해 1차적으로 이득 계수를 구한 후에 각각의 이득 계수를 경험적 방법으로 다시 최적화하는 단계를 거쳐서 결정한다. 최종적으로 구해진 이득 계수를 구현된 시스템에 적용하여 롤 방향으로 20도 회전하는 실험을 수행한 결과 기존의 지글러-니콜스 방법에 비해 최대 오버슈트는 44.3도에서 29.8도로 감소하면서도 안정화시간이 2.6초에서 1.7초로 개선됨을 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 방식은 최적의 이득 계수를 구하기 위한 시행착오를 줄이면서도 드론과 같이 모터 잡음이 심한 환경에서도 잘 동작함을 실험을 통해 증명하였다.
본 논문은 모델추종 제어을 위한 PID제어기법을 제안한다. 이산시간영역에서 제어성능을 개선하기 위해 제안하였고, PID 제어계에 새로운 전치 보상기를 삽입하여 모델추종제어계가 되도록 하였다. 외란이나 부하변동에 의해서 계의 응답이 변할 때 PID 제어기의 이득을 재조정할 필요가 있다. PID 제어계에서 각 PID 이득이 제어계의 성능을 크게 좌우하게 되므로 신경망을 PID제어기에 결합하여 제어계의 성능을 향상시켰고 제안한 제어계에서 PID제어기의 이득은 역전파 알고리즘에 의해 자동적으로 조정되어지도록 하였다. 모델추종 제어계의 제어성능을 확인하기 위하여 제어대상을 직류 서보 전동기의 각 위치로 하였다. 이것을 위치 제어계에 적용하여 실험을 통해 그 성능을 증명하였다.
본 논문에서는 최근 편리하고 간편한 이동수단으로 각광받고 있는 Segway 형태의 이륜 역진자로봇에 대해 기존의 방법보다 더 안정적인 밸런싱과 빠른 속도제어가 가능하도록 제어기를 설계하였다. 먼저 널리 사용되는 PID 제어 구조를 이륜 역진자로봇에 적용하고, 몇 단계로 지정된 탑승자의 각 몸무게에 대해 적절한 PID 제어기 이득을 시행착오적으로 선택하여 밸런싱과 속도제어가 잘 이루어지도록 하였다. 앞에서 지정된 몸무게 이외의 임의의 몸 무게에 대한 PID 제어기 이득값을 구하기 위해 보간 개념으로 신경회로망을 사용하였으며 앞에서 시행착오적으로 구한 제어 이득값을 학습데이터로 사용하였다. 이와 같이 신경회로망을 이용하여 설계된 제어기의 성능을 확인하기 위해서 시뮬레이션 연구를 수행하였으며, 기존의 PID 제어기보다 빨리 밸런싱과 속도제어가 됨을 확인할 수 있었다.
PID 제어기는 구조가 간단하고 적용이 용이하다는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있는 제어방식이다. 이러한 선형 PID 제어기는 시스템의 파라메터가 변화가 있거나 부하 특성이 비 선형적으로 변화할 때에 적절한 이득과 성능을 얻기 어려워 고성능 제어 특성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 세포성 면역 반응과 경사감소학습에 기초하여 비선형 PID 제어기를 설계하고, 설계된 제어기의이득과 비선형 함수의 파라메터들을 실시간 적응적으로 학습할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 제어시스템에 적용하였다. 제안된 비선형 PID 제어기는 비선형 직류 모터 시스템의 파라메터들이 변화하거나 주파수가 다른 추종 명령에 대하여, 적응적으로 이득을 변화 시키며 추종함을 보였다.
시간 지연이 있는 시스템에서의 최적 제어 이득은 시간 지연이 없는 시스템에서 설계된 최적 제어 이득과 지연 시간에 대하여 계산된 상태천이 함수의 곱의 형태로 나타난다. 따라서 시간 지연이 없는 시스템에 대하여 PID제어기의 영점들을 플랜트의 최대 극점에 근접하도록 가중치 요소 Q와 R을 선택하여 최적 제어 이득을 구하고, 시간 지연이 있는 2차 시스템에서의 상태천이 함수를 계산하여 시간 지연이 있는 시스템에서의 강인한 최적 PID 제어기 설계가 가능하도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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