An intelligent control method is proposed for control of rigid robot manipulators which achieves exponential tracking of repetitive robot trajectory under uncertain operating conditions such as parameter uncertainty and unknown deterministic disturbance. In the learning controller, exponentially stable learning algorithms are combined with stabilizing computed error feedforward and feedback inputs. It is shown that all the error signals in the learning system are bounded and the repetitive robot motion converges to the desired one exponentially fast with guaranteed convergence rate. An engineering workstation based control system is built to verify the effectiveness of the proposed control scheme.
본 논문에서는 압전 세라믹 재료를 작동기 및 감지기로 이용한 사각 경계면이 고정된 얇은 사각평판의 능동 진동제어 방법을 제시한다. 실험 데이터에 기초한 다중 입출력계의 주파수영역 모델링방법을 이용하여 분포된 센서 및 구동기 특성이 포함된 구조물의 동적 특성이 규명된다. 제어기 구조로는 혼합형을 채택하고 되먹임 제어기는 LQG 제어기법에 의해 설계된다. 앞먹임 제어기는 다중 filtered-$x$ 최소자승오차법에 의해 적응되도록 한다. 진동제어에 대한 시뮬레이션 및 실험결과는 제안된 제어기법이 지속적 외란 및 과도적 외란에 효율적으로 적용될 수 있음을 보인다.
직접 구동용 브러시 없는 직류전동기(BRUSHLESS direct drive motor : BLDD motor)의 강인한 위치제어를 위해 신경망을 사용하여 접근하는 새로운 제어방식이 소개된다. 전향 신경망이 추가된 선형 2차 제어기는 AC서보의 객체지향 방법을 사용함으로서 대략적으로 선형화 되어지는 강인한 BLDD 모터 시스템을 얻기 위해 사용된다. 구동 상태의 온-라인 위상에서 학습되는 이 신경망은 전향신호와 오차 역 전파법(Back-Propagation Method)에 의해 구성된다. 총 노드의 수가 8개이기 때문에 이 시스템은 일반적인 마이크로 프로세서에 의해 쉽게 실현될 수 있다. 일반적인 작동중, 입출력 응답은 표본화되어지고 가중치는 매개변수 또는 부하 토크의 능한 변이를 적용하기 위해 각 표본주기에서 오차 역 전파법에 의해 학습된다. 그리고, 상태공간에서 시스템 분석은 상태 궤환 이득을 얻기 위해 체계적으로 실행했다. 또한, 강인성은 전반적인 시스템응답에 영향력을 주지 않고 얻어진다.
적응 비례-적분-추정 (PIF) gain 및 가변구조 제어기를 사용하는 비선형 모델에 의한 하이브리드 제어방법 (NHC)이 개발되었다. 이 제어기는 모델의 불확실성에 대해 robust한 성질을 가지며 단일 입-출력 비선형 시스템의 추적제어 (tracking control)에 응용된다. 이 방법의 특징은 제어기가 각각 특정 역할을 수행하는 4개 부분으로 구성되는 것이다. 즉, 적응 P-I-F 및 가변구조 제어기로 구성된다. Lyapunov의 제 2방법으로 결정된 적응 PIF gain에 의한 제어성능 확보 및 모델의 불확실도를 평가하여 피이드백 함으로써 모델의 불확실성에 대해 robust한 제어기를 구성하였다. 가변구조 제어기는 PIF gain이 적절히 결정되지 않은 상태인 초기의 오차증가를 제어하기 위해 도입되었다. 새로 개발된 NHC방법을 원자로의 출력변동 제어에 응용한 결과 기존의 모델을 이용한 제어방법 (model-based controller)들에 비해 제어성능이 크게 개선되었다.
본 연구는 DME 연료를 사용할 수 있도록 변경된 엔진의 제어 알고리즘, 로직구성 및 차량상태에서 검증결과를 나타낸 것으로써, 제어구조 및 자동코드 생성기법에 의한 제어로직 설계과정과 제어 맵을 소개하고 최종적으로 제어의 신뢰성 및 성능을 검증한 것이다. 제어구조는 운전자 요구를 엔진발생토크로 구현하기위한 분사제어부와 배기가스 및 동력특성을 만족시키기 위한 공기제어 시스템부로 크게 구성되며, 제어로직은 제어응답성을 향상시키기 위하여 각 제어 기능별로 앞먹임 및 뒤먹임 제어부로 설계되었고, 앞먹임 제어부의 제어 맵은 엔진모델을 이용하여 생성한 뒤, 이를 엔진 및 차량 시험과정에서 보정하였다. 개발된 제어기를 장착하여 차량 시험모드를 완주하였으며, EGR, VGT 및 분사시기 보정에 의하여 배출가스 저감효과를 확인하였다.
이 논문은 목표치 정형화 필터와 외란관측기를 활용하여 연속 냉간압연 시스템의 스트립 두께 및 장력에 대한 2-자유도 최적 제어기 설계에 관한 연구를 수행한다. 먼저 게이지 미터식과 후크 법칙을 이용하여 스트립 두께 및 장력에 관한 동적모델을 각각 구축한다. 다음에는 동적모델을 기반으로 2-자유도 제어기를 설계한다. 여기서 피드포워드 제어기는 목표치 정형화 필터와 외란 관측기를 활용한 제어기로 구성되며, 피드백 제어기는 역 최적 제어기로 설계된다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이 논문에서 제안한 2-자유도 최적 제어기가 연속 냉간압연 시스템의 기존 제어기보다 스트립 두께 및 장력에 대한 목표치 추종성능과 외란 제거성능이 매우 우수함을 보인다.
유압식 Dipod 플랫폼은 기동차량에서 위성을 지향하는 안테나의 안정화 및 추적에 사용된다. 이러한 플랜트의 제어기 설계에는 외란제거와 추적 두 가지 성능목표 뿐만 아니라 강인성을 함께 절충해야 하는 제약조건으로 인해 1자유도 제어기에 비해 설계 유연성이 큰 2자유도 $H_{\infty}$ 제어기가 선호된다. $H_{\infty}$ 기반한 2자유도 제어기 종합방법에는 두 가지 프레임웍이 사용되는데 유압식 Dipod 플랫폼의 예를 통해서 일괄종합 방법이 더 우수한 성능을 보인 반면 분리종합 방법은 더 우수한 강인성을 보임을 확인할 수 있었다. $H_{\infty}$ 2자유도 종합방법에 따른 이러한 두 결과의 차이를 시스템 정합행렬의 구조화 특성을 통해 비교하여 보았다.
The aircraft nose landing gear (NLG) can suffer of an unstable vibration called shimmy that is responsible of discomfort and of fatigue stress on the gear strut components. An adaptive controller is proposed in this paper to cope with the aforementioned problem. It is based on a method called Modified Simple Adaptive control (MSAC) which is able of governing the NLG motion by using a feedback signal that relies on just one output of the plant. The MSAC only asks for the passivity of the controlled plant. With this aim, a parallel feedforward compensator is employed in this work to let the system satisfies the almost strictly passivity (ASP) requirements. The nonlinear equations that govern the aircraft NLG shimmy vibration behavior are used to analyzed the controlled system transient response undergoing an initial disturbance and taking into account different taxiing speed values.
A very simple control approach using neural network for the robust position control of a Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM) is presented The linear quadratic controller plus feedforward neural network is employed to obtain the robust PMSM system approximately linearized using field-orientation method for an AC servo. The neural network is trained in on-line phases and this neural network is composed by a fedforward recall and error back-propagation training. Since the total number of nodes are only eight this system can be easily realized by the general microprocessor. During the normal operation the input-output response is sampled and the weighting value is trained multi-times by error back-propagation method at each sample period to accommodate the possible variations in the parameters or load torque. And the state space analysis is performed to obtain the state feedback gains systematically. IN addition the robustness is also obtained without affecting overall system response. This method is realized by a floating-point Digital Singal Processor DS1102 Board (TMS320C31) The basic DSP software is used to write C program which is compiled by using ANSI-C style function prototypes.
가압경수로형 원자력발전소의 저출력 및 과도상태에서의 개선된 증기발생기 수위 제어 방식을 제시하였다. 수축 및 팽창 현상에 의한 수위의 요동을 줄이기 위해 기존의 비례·적분 제어기에 증기발생기 압력 및 급수온도를 고려한 앞먹임 보상부를 첨가하였다. 원전 훈련용 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 기존방식에 비해 적은 수위오차, 훨씬 빠른 진정시간을 얻을 수 있었다. 제시된 알고리즘은 구현이 용이하고 실제 적용도 가능하리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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