The brake gain adaptive wheel slip controller for a vehicle is designed in this paper. The brake gain from braking pressure to braking torque defined by friction coefficient, friction area and effective friction radius is estimated by the adaptive law based on the wheel slip dynamics. And the wheel slip controller is designed based on the estimated brake gain. The robustness of the designed controller is analyzed using Lyapunov function and the convergence of brake gain is verified. Proposed wheel slip controller is verified via CarSim simulation with two kinds of desired wheel slip ratio.
본 논문에서는 두 바퀴로 구동되는 역진자기반의 1인승 차량의 안정적인 균형을 위해 제어기를 설계하였다. 탑승자의 몸무게에 따라 전체 질량이 달라지므로 그에 따른 PID 제어기의 이득값을 실험적으로 구하였다. 이 때 탑승자의 몸무게에 따라 무게 중심이 달라지게 되는데, 이는 밸런싱 각도에 영향을 미치게 된다. 따라서, 안정적인 균형을 이루기 위해서는 몸무게에 따른 목표 밸런싱 각도를 수정하여 제어해야 한다. 다양한 탑승자의 몸무게를 측정하기 위해 차량에 체중계를 달고 측정된 체중 데이터를 컴퓨터로 전송하여 제어기에 적용하였다. 다양한 실험으로 얻은 정보를 사용하여 제어기의 게인 스케줄링을 통하여 보다 안정적인 균형을 유지할 수 있었다.
4차 산업혁명 시대에 접어드는 중심에 살고 있는 청소년들에게 스마트미디어는 삶의 가장 중요한 일부분이다. 미래창조과학부에서 발표한 2016년 조사에서 만 6세 이상 85%(2015년 대비 2.5%p${\uparrow}$)가 스마트 기기를 보유하고 있는 것으로 나타났다. 스마트기기의 보유율 증가는 게임 플랫폼으로 접근성이 높아지는 것을 의미하고 모바일 게임에 대한 과몰입 위험도가 커진다. 많은 연구와 논쟁이 이루어지는 온라인 게임에 대한 과몰입 대비에 비해 모바일 게임 과몰입 대책은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 게임 과몰입에 가장 취약한 중학생을 대상으로 모바일 게임 제어 시스템을 통해 학생들이 자기 주도적으로 모바일 게임 과몰입에서 벗어날 수 있게 유도하였다. 학생들이 해당 시스템을 평상시에 활용했을 때 효율성과 실제 구현에 있어 고려해야 할 사항에 대해 알아보고자 한다.
고-대역폭(High Bandwidth)의 헬리콥터 반응특성을 위한 높은 수준의 피드백 제어 게인의 사용은 로터 모드에 의해 항공기의 불안정성이 증가한다. 본 논문에서는 EC155B1 헬리콥터 모델링을 수행하고 이를 이용하여 롤 축의 각속도 및 자세 피드백 게인의 증가에 따른 항공기의 안정성을 분석하였다. 그리고 로터 플랩 모드에 의해 제한되는 롤 축 각속도 및 자세 피드백 제어 게인을 검토하였다. 또한 노이즈 제거 필터의 사용으로 비행 제어시스템의 위상지연이 증가 시 헬리콥터 안정성에 영향을 주는 피드백 제어 게인의 한계를 검토하였다.
이 논문은 공압식 버터플라이 제어밸브를 이용한 냉각 프로세서의 모델규명 및 선행미분형 2 자 유도 PID 제어 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행한다. 구동 제어밸브를 포함한 냉각 프로세서의 모델 구조는 시간지연을 포함한 2차 지연 시스템 형태로 주어지며, 이는 데모 플랜트로부터의 입출력 데이터를 통하여 전달함수의 형태로 규명된다. 2 자유도 PID 제어기에서 피드백 제어게인은 Kitamori 제어게인 조정법을 이용하여 설정되며, 피드포워드 제어게인은 제어 시스템의 성능을 만족하도록 하는 관점에서 결정된다. 이 논문에서 제안된 제어 알고리즘의 유용성은 컴퓨터 모의실험과 데모 플랜트의 실험을 통해 검증된다. 결과적으로 논문에서 제안된 제어 알고리즘은 기존의 1 자유도 PID 알고리즘보다 제어게인 설정이 매우 명확하고, 제어성능이 우수함을 보인다.
동물이나 곤충, 혹은 사람 같은 군중이 등장하는 장면을 영화나 게임 등에서 종종 볼 수 있다. 이러한 대규모의 군중을 제어하기 위해서는 일반적인 에이전트별 제어 방식이 아닌 군중적인 움직임을 보일 수 있는 특별한 군중 제어가 필요하다. 자연스러운 군중의 제어를 위해선 지능적인 행동을 보여야하며 움직임은 자연스러워야한다. 또한 게임 등의 실시간 환경을 위해선 연산의 속도도 고려해야 한다. 이에 본 논문에서는 조종 행동을 이용한 실시간 대규모 군중 제어 기법을 제안한다.
본 논문은 에너지소산 제어알고리듬의 제어이득 산정에 관하여 연구하였다. Lyapunov안정성이론에 기초하여 속도 되먹임 포화제어알고리듬, 뱅뱅제어 알고리듬 그리고 에너지게인 제어알고리듬을 제안하였고, 이 알고리듬의 성능을 평가하고 비교하였다. 속도 되먹임 포화제어알고리듬과 에너지게인 제어알고리듬에서는 포화현상을 고려하였고, 뱅뱅제어에서는 경계층을 이용하여 채터링현상을 고려하였다. 수치적인 해석을 통해서 제안된 제어알고리듬이 바람하중에 의해 야기되어지는 구조물의 에너지를 효과적으로 소산시킬 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 HVDC 시스템의 제어기나 제어형태에 따른 HVDC시스템의 안정도를 다루고 있다. HVDC시스템은 제어기 관점에서 PI 또는 PD 그리고 PID 제어기를 가지고 있으며, 각각의 경우는 시스템의 응답이나 안정도를 고려하여 설계되고 있다. 그리고 HVDC시스템은 다른 시스템과 다르게 전압제어기, 전류 제어기 그리고 Alpha 제어기와 같은 다-제어모드로 구성되어 있기 때문에 각각의 경우에 따른 안정도를 구해야한다. HVDC시스템의 안정도를 고려한 제어 게인 튜닝은 HVDC시스템의 제어기를 축약하여 AC계통을 고려한 형태로 구해야하며, PSS/E급에서 해석될 수 있게 하였다. 또한 본 논문에서 구한 제어 게인은 3상 순시해석이 가능한 PSCAD/EMTDC급에서도 안정도를 확인하였다.
비선형성을 가지는 실제 플랜트의 제어기를 설계하기 위해서는 플랜트와 외부환경에 대한 충분한 정보를 필요로 한다. 그러나, 제어기 설계 시에는 실제 플랜트의 수학적 해석의 어려움, 모델링 오차와 외란 등의 원인으로 고려해야 할 복잡한 사항들이 있다. 이를 해결 하기 위한 기존 연구로는 플랜트에 대한 시스템 식별과 선형화를 통하여 공칭모델을 선정하고, 이를 제어하는 Model-based 방법과 모델이 아닌 실제 플랜트의 입출력 데이터를 토대로 제어기의 게인들을 반복 조절하는 Model-free 방법 등이 있다. 본 논문에서는 Model-free 방법 중에 하나인 반복 게인 조절 알고리즘을 기반으로 이 방법의 단점인 수렴속도지연을 보상하기 위한 목적으로 Model-based 방법 중에 하나인 외란 관측기(Disturbance Observer)를 결합한 새로운 제어 알고리즘을 제안하고, ODD(Optical Disk Drive)에서 사용되는 플 랜트에 적용한 모의 실험을 통하여 그 유용성을 보였다.
게임 이론을 적용한 기술은 전파 인지 시스템에서 전파 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 유용한 방법으로 그 연구가 활발히 진행되고 있다. 전파 자원 관리 시스템은 그 효율성에 따라서 전파 통신 시스템의 성능을 좌우하게 되므로 효율적인 알고리즘의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 분산 전력 제어가 적응적으로 구현되도록 하기 위하여 게임 이론을 적용한 새로운 시도를 해석적으로 제안하였다. 기존의 연구 결과들은 전력 제어를 게임 이론적으로 해석하는 가능성만을 보인 반면, 본 논문에서는 전파 인지 네트워크에서 네쉬 균형 (Nash Equilibrium)을 구하는 구체적인 알고리즘을 제안하였다. 네트워크에 접속된 부사용자들이 공동으로 만족하는 네쉬 균형 즉, 최적 전력 제어를 달성하도록 하는 방법을 제안하였다. 특히, 전파 인지 네트워크가 DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) 기술을 사용할 경우를 가정하여 이에 대한 적응적 전력 제어를 위한 게임 이론적 모델을 적용하였다. 게임 이론적인 알고리즘을 적용한 결과 DSSS 네트워크에서 K=63이고 N=12인 경우 네쉬 균형에 도달하기 위한 반복 횟수가 최대 200 이하인 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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