본 논문에서는 학습/적응능력을 갖는 퍼지제어시스템들이 여러가지 관점에서 고찰되었다. 먼저, 기존에 제안된 다양한 학습/적응 퍼지제어시스템들의 기본적인 구성요소들을 바탕으로하여 이러한 시스템들의 일반적인 구조를 제안하였다. 그리고 제안된 구조의 중요한 구성요소들을 중심으로 고찰기준을 설정하였다. 고찰기준으로는 퍼지제어기나 퍼지모델 등에 사용되는 퍼지추론시스템의 구조, 학습/적응에 사용되는 퍼지추론시스템의 조정계수와 제어성능 평가함수, 그리고 학습/적응알고리즘을 설정하였다. 다음으로, 이러한 고찰기준들을 바탕으로하여 학습/적응 퍼지제어시스템들을 분류하고 각각의 특징들을 고찰하였다. 마지막으로, 사용된 퍼지추론시스템들의 범용 함수근사화 성질에 대하여도 알아 보았다.
본 논문에서는 혼돈 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 간접 적응 제어 기법에 기반한 웨이블릿 신경 회로망 제어기 설계 방법을 제안한다. 제어기 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는 웨이블릿 신경 회로망 구조의 파라미터 동정은 본질적으로 강인하고 전역 최적해에 근사한 값을 결정할 수 있는 유전 알고리듬을 사용한다. 본 논문에서 제안한 제어 방법은 유전 알고리듬을 이용한 혼돈 비선형 시스템의 오프라인 동정 모델 및 기준 신호와 플랜트 출력으로 정의되는 제어 오차를 이용하여 원하는 제어 입력을 생성한다. 한편 본 논문에서 제안한 웨이블릿 신경 회로망 제어기를 대표적인 연속 시간 혼돈 비선형 시스템인 Duffing 시스템에 적용하여 설계된 제어기의 효율성 및 우수성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 각 운동축들(자유도 또는 부시스템)간의 상호연관성에도 불구하고 자기부상식 미세구동기가 주어진 경로를 가능한 정밀하게 추종하도록 하는 비집중 적응제어기 설계가 제시되었다. 본 제어기는 알고있는 부시스템을 기반으로 하는 모델기준제어와 국부적응제어로 구성된다. 전자는 매니퓰레이터의 운동을 안정화시켜 기준모델을 따라가도록 하고, 후자는 간섭작용을 무기력화시키는 수준만큼 국부이득을 조정하여 전체시스템의 안정을 도모하고 연관성에 의해 유발되는 추정오차를 줄여준다. 실험결과를 통하여 제시된 기법이 기존의 PID제어기에 비해 추종성능과 외란제거 능력면에서 우수함을 보였다.
This paper presents a robust model reference adaptive controller for continuous-time single-input single-output linear time-invariant systems which are subjected to output-dependent disturbances as well as bounded external disturbances. In the derived controller form, an additional output error feedback term is included to over-ride the destabilizing effects by the output-dependent disturbances.
본 논문은 기준 모델 적용-이산 슬라이딩 모드(MRA-DSN) 제어기를 이용한 유도전동기의 속도 제어에 관한 연구이다. 유도전동기의 속도 제어시, 부하 변동에 따라 전체 시스템이 파라미터 변화나 외란에 대해 둔감힌 강인성을 갖도록 하기 이해 이산 슬라이딩 모드(DSM) 알고리즘을 이용하여 마이크로프로세서에 의한 디지털 제어기로 시스템의 동특성을 제어하였다. 또한 슬라이딩 동작시에 발생하는 불연속 제어 입력을 보상하고 제어 대상의 파라미터 변동에 관계없이 기준 모델을 추종하여 제어할 수 있는 기준 모델 적응(MRA) 알고리즘을 부가한 MRA-DSM제어 알고리즘을 제시하였다. 제어 시스템 구성시, 제어 시스템의 성능을 국대화하고 실시간 처리를 위하여 각각의 기능을 갖는 마이크로프로세서들로 병렬 처리 제어기를 구성하였다. 또한 소프트웨어를 이용하여 시스템을 제어함으로써 하드웨어 구성을 단순화시킬 수 있었고, 시스템의 신뢰성을 향상시켰다. 그리고 DSM 제어를 기준으로 할 때, MRA-DSM 제어시 27.2%의 빠른 응답특성을 얻었다.
본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문은 유도전동기의 센서리스 속도제어기에 대한 연구이다. 유도전동기의 속도의 제어방법은 자속추정을 위한 기준모델로써 부하-토크 관측기를 이용한 MRAS(Model Reference Adaptive System)를 기초로 하였으며, 전형적인 MRAS 제어기 특성의 속도응답은 부하 토크 외란의 변화에 영향을 미친다. 따라서 제안된 시스템에서의 부하-토크 관측기를 사용한 속도제어 특성은 부하 토크 외란에 의한 영향을 받지 않는다. 이러한 제어 알고리즘을 MATLAB의 SIMULINK를 통해 전체 시스템을 모델링하여 시뮬레이션 한 결과는 유도 전동기의 다양한 부하 구동 적용에 대한 슬라이딩 속도 제어기의 효과적인 개선이 되었음을 알 수 있었다. 그러므로 이러한 제어 방법들이 산업 응용분야에 확대되어 적용되었으면 한다.
시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.
This paper deals with a position control problem of a hydraulic proportional position control system using a nonlinear friction compensation control. As nonlinear friction, stiction and coulomb friction forces are considered and modeled as deadzone and external disturbance respectively. In order to compensate this nonlinearities, we designed the controller which is the adaptive friction compensator using discrete time Model Reference Adaptive Control method in this paper. Digital Signal Processing board is employed for data acquisition and manipulation. The experimental results show that response is slow and steady-state error cannot be compensated properly without friction compensation but this compensator is effective to obtain fast response and good steady-state response.
In this paper, a model reference adaptive control (MRAC) scheme is applied for the precise and robust motion control of a pneumatic system with load variation. The reference model for MRAC is designed systematically using linear quadratic Gaussian control with loop transfer recovery (LQG/LTR). The sigmoid function of inverse velocity is used to compensate for the nonlinear friction force between the sliding parts. The experimental results show that MRAC effectively overcame the limit of the PID controller when there was unknown disturbance, including abrupt load variation and model uncertainty in the pneumatic control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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