For a maneuvering unmanned autonomous helicopter, it is necessary to design a proper controller of each flight mode. In this paper, overall helicopter dynamics is derived and hovering model is linearized and transformed into a state equation form. However, since it is difficult to obtain parameters of stability derivatives in the state equation directly, a linear control model is derived by time-domain parametric system identification method with real flight data of the model helicopter. Then, two different controllers - a linear feedback controller with proportional gains and a robust controller - are designed and their performance is compared. Both proposed controllers show outstanding results by computer simulation. These validated controllers can be used to autonomous flight controller of a real unmanned model helicopter.
A robust H$_{\infty}$ control design methodology and its application to a Space Station attitude and momentum control problem are presented. This new approach incorporates nonlinear multi-parameter variations in the state-space formulation of H$_{\infty}$ control theory. An application of this robust H$_{\infty}$ control synthesis technique to the Space Station control problem yields a remarkable result in stability robustness with respect to the moments-of-inertia variation of about 73% in one of the structured uncertainty directions. The performance and stability of this new robust H$_{\infty}$ controller for the Space Station are compared to those of other controllers designed using a standard linear-quadratic-regulator synthesis technique.que.
본 논문은 예측제어기를 이용하여 2휠 로봇의 실시간 균형을 유지할 수 있는 자세 제어에 대해 연구하였다. 또한 역방향 진자 제어는 로봇이 진행하는 동안 균형을 유지하기 위하여 도입되었다. 본 논문에서 구현에 사용한 프로세서는 dsPIC30F4013 임베디드 프로세서이며 자체 균형 알고리즘을 설계하고 구현 하는 것이다. 본 연구에서 ARS는 2축의 자이로 각(roll, pitch)과 3축의 가속도계 값(x, y, z)값으로 자세를 계산하도록 하였다. 따라서 본 연구에서는 외란에 대한 자세의 불균형을 극복하기 위한 예측제어기를 제안했으며 이를 원격 시스템의 제어문제에 도입하여 2바퀴 로봇의 선형 제어기와 예측제어기를 결합한 시스템의 시뮬레이션을 수행하였다. 또한 강인한 특성을 실현하기 위해 목표 필터루프를 설계하고 강인도-안정성을 만족하는 제어기를 설계하므로 제어시스템의 안정성을 향상시키고 시스템의 성능의 저하를 최소화함을 확인하였다.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권2호
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pp.172-182
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2013
This paper focuses on the modeling and intelligent control of the new Eight-Rotor MAV, which is used to solve the problem of the low coefficient proportion between lift and gravity for the Quadrotor MAV. The Eight-Rotor MAV is a nonlinear plant, so that it is difficult to obtain stable control, due to uncertainties. The purpose of this paper is to propose a robust, stable attitude control strategy for the Eight-Rotor MAV, to accommodate system uncertainties, variations, and external disturbances. First, an interval type-II fuzzy neural network is employed to approximate the nonlinearity function and uncertainty functions in the dynamic model of the Eight-Rotor MAV. Then, the parameters of the interval type-II fuzzy neural network and gain of sliding mode control can be tuned on-line by adaptive laws based on the Lyapunov synthesis approach, and the Lyapunov stability theorem has been used to testify the asymptotic stability of the closed-loop system. The validity of the proposed control method has been verified in the Eight-Rotor MAV through real-time experiments. The experimental results show that the performance of the interval type-II fuzzy neural network based adaptive sliding mode controller could guarantee the Eight-Rotor MAV control system good performances under uncertainties, variations, and external disturbances. This controller is significantly improved, compared with the conventional adaptive sliding mode controller, and the type-I fuzzy neural network based sliding mode controller.
Planing hull type ships are often equipped with interceptor or trim tab to improve the excessive trim angle which leads to poor resistance and sea keeping performances. The purpose of this study is to design a controller to control the attitude of the ship by controllable stern interceptor and validate the effectiveness of the attitude control by the towing tank test. Embedded controller, servo motor and controllable stern interceptor system were equipped with planing hull type model ship. Prior to designing the control algorithm, a model test was performed to identify the system dynamic model of the planing hull type ship including the stern interceptor. The matrix components of model were optimized by Genetic Algorithm. Using the identified model, PID controller which is a classical controller and sliding mode controller which is a nonlinear robust controller were designed. Gain tuning of the controllers and running simulation was conducted before the towing tank test. Inserting the designed control algorithm into the embedded controller of the model ship, the effectiveness of the active control of the stern interceptor was validated by towing tank test. In still water test with small disturbance, the sliding mode controller showed better performance of canceling the disturbance and the steady-state control performance than the PID controller.
쿼드로터는 대칭적인 구조로 모델링이 간단하지만 외란과 시스템의 불확실성에 민감하다는 단점이 있다. 쿼드로터의 제어를 위해 비교적 간단하게 적용이 가능한 PID 제어가 많이 연구되고 있지만, 비선형 시스템에서는 정밀한 제어가 힘들다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 외란과 시스템의 불확실성에 강인한 특징을 가지는 슈퍼 트위스팅 알고리즘(Super twisting algorithm)을 이용한 쿼드로터 제어를 제안한다. 이 제어기법을 이용하여 쿼드로터의 자세제어기를 구성하였다. 구성한 제어기의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션 및 실제 비행시험을 진행하였다. 제어기의 보다 객관적인 성능 검증을 위해 PID 제어와 성능 비교를 진행하였다.
This paper deals with a waypoint trajectory following problem for the tilt-rotor UAV under development in Korea (TR-KUAV). In this problem, dynamic model inversion based on the linearized model and Sigma-Phi neural network with adaptive weight update are involved to realize the waypoint following algorithm for the vehicle in the helicopter flight mode (nacelle angle=0 deg). This algorithms consists of two main parts: outer-loop system as a command generator and inner-loop system as stabilizing controller. In this waypoint following problem, the position information in the inertial axis is given to the outer-loop system. From this information, Attitude Command/Attitude Hold logic in the longitudinal channel and Rate Command/Attitude Hold logic in the lateral channel are realized in the inner-loop part of the overall structure of the waypoint following algorithm. The nonlinear simulation based on the TR-KUAV is carried out to evaluate the stability and performance of the algorithm. From the numerical simulation results, the algorithm shows very good tracking performance of passing the waypoints given. Especially, it is observed that ACAH/RCAH logic in the inner-loop has the satisfactory performance due to adaptive neural network in spite of the model error coming from the linear model based inversion.
A submerged body moving near the free surface needs to maintain its attitude and position to accomplish missions. It is necessary to validate the performance of a designed controller before a sea trial. The hydrodynamic coefficients of maneuvering are generally obtained by experiments or computational fluid dynamics, but these coefficients have uncertainty. Environmental loads such as the wave exciting force and suction force act on the submerged body when it moves near the free surface. Thus, a controller for the submerged body should be robust to parameter uncertainty and environmental loads. In this paper, the six-degree-of-freedom equations of motions for the submerged body are constructed. The suction force is calculated using the double Rankine body method. An adaptive control method based on an artificial neural network and proportional-integral-derivative control are used for the depth controller. Simulations are performed under various depth and speed conditions, and the results show the effectiveness of the designed controller.
The flexible structure like solar array and antenna in spacecraft shows very sensitive responses to the inner or outer disturbance and noise. And the spacecraft becomes more complex and larger as it has various mission and role. But since the spacecraft need to have the limited mass, the thin and light material should be selected and this necessity induces the decrease d natural frequency and structural stiffness. It reduces the ability of adapting to the disturbance and induces the structural unstability. Certainly, the disturbance does not only make the structural unstability, but also give the bad effect to the precise attitude control. So it is necessary to control the vibration in the space. In this paper, the flexible structure control modeling with piezo sensor and piezo actuator is developed. The model uncertainty of damping ratio is overcome by robust control. The system equation is induced by the finite element method.
시스템의 자세 제어는 사용되는 모터의 위치 제어로 대응되며, 이러한 시스템은 운용환경 시에 충격 진동이 발생하게 된다. 이러한 충격 진동 외란을 제거해야 요구하는 위치 제어를 수행할 수 있다. 로봇 제어 분야에서 불확실한 외란에 의한 로봇의 자세 제어는 가장 기본적이면서 중요한 분야중의 하나이다. 이러한 문제를 다루기 위하여 계산 토크 방식에 기초한 선형 제어기법이나 적응 제어 기법, 강인 제어 기법 등을 이용한 연구 결과들이 발표되고 있다. 그러나 그러한 기법은 일반적으로 로봇의 정확한 동력학적 특성을 알아야 하며, 구현하기가 복잡하다. 따라서 본 논문에서는 적응 규칙에 의하여 모델의 불확실성, 시스템의 변화, 외란으로 인해 발생하는 공칭 플랜트와의 오차를 보상하도록 제어 입력을 생성하는 내부 루프 부분과 공칭 플랜트 모델의 명령을 추종하도록 하여 제어 입력을 생성하는 외부 루프 부분으로 구성되는 방법인 외란관측기(Disturbance OBserver : DOB) 제어 알고리즘을 제안한다. 또한 프로세서의 신뢰성과 수치 연산 및 알고리즘의 빠른 처리를 위해 현재 사용 빈도가 높은 TI사의 DSP시리즈 중에서 부동 소수점 연산 기능을 가지면서 모터 제어에 적합한 TMS320C2000계열의 TMS320F2812을 사용하여, 운용 시 발생되는 진동 등에 대한 외란 제거를 목적으로 한다. 본 논문은 규명된 시스템 모델식을 바탕으로 DOB 제어 시뮬레이션을 수행하고 시뮬레이션으로 검증된 DOB 모터 자세 제어 알고리즘을 DSP에 적용하기 위해 코드변환하고 PMSM 모터 모델 시뮬링크 블록을 구성하여 외란 관측기 제어 알고리즘을 모터 실험 시스템에 적용함으로써 타당성을 검증하고 상용 제어기로 실제 현장에 적용 가능함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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