본 논문에서는 비례 공진 제어기와 반복 제어기를 결합한 단상 하프 브리지 인버터의 전압 제어에 대해 연구하였다. 연구결과 고조파 발생 시 전체적으로 시스템에 문제를 야기하는 것을 확인하였으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 기본파 성분을 제어하던 기존의 비례 공진 제어기에 반복 제어기 알고리즘을 결합하였다. 그 결과 추가적으로 인버터 데드타임에 의해 발생하는 고조파를 보상하였다. 그에 따른 성능은 시뮬레이션을 통하여 비례 공진 제어기만을 사용했을 때와 비교, 분석 및 검증하여 THD가 7.91[%]에서 4.62[%]로 약 3.29[%] 감소하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는,반복 학습 제어 이론에 기초하고 신경망을 이용하여 설계된 제어 기 술을 광 디스ㅋ 드라이브 시스템(Optical Disk System)을 제어하는데 적용한다. (광디스크 드라이브류에는 compact disk drive,mini drive, magnrto-optical disk drive 등이 있다) 반복 학습 제어이론은 불정확한 시스템의 제어에 이용되며 제어의 대상이 되는 시스템에 대해 보다 적은 정보로도 반복적으로 똑같은 일을 수행하는 것처럼 수행 도가 좋다. 신경망은 신경망의 입력에 대한 출력과 목표 출력간의 맵핑을 학습하고, 이 맵핑의 특성은 두 출력간(목표출력과 실제출력)의 차이를 감소시킨다. 이러한 특성을 가지는 신경망을 이용하여 제어기를 설계하고, 제안된 신경망 제어기를 광 디스크 드라이브 시 스템의 초점 제어에 적용한다. 제안된 제어 알고리즘은 다른 어떤 제어기술과 비교하여 보다 좋은 성능이 예상된다.
실시간 프로그램은 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 그 개발자는 논리적, 시간적 정확성을 고려해야 한다. 시간적 정확성은 실시간 프로그램에서 가장 중요한 부분이며, 이를 위한 데드라인은 개발자에 의해 정의된다. 따라서 개발자는 데드라인의 정의를 위하여 기준점을 제시할 수 있는 정적 실행시간 분석이 필요하다. 정적 실행시간 분석에서 프로그램의 반복횟수 분석은 큰 비중을 차지한다. 현재 이러한 반복횟수 분석을 자동화하는 연구가 진행 중이다. 하지만 반복횟수 분석은 반복횟수에 영향을 주는 제어변수의 결정정책에 따라 결과가 달라지고, 자동화를 위한 반복횟수 계산 수식의 적용 범위가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 제어변수를 결정 및 탐색하고, 수집된 정보를 개선된 수식을 사용하여 반복횟수 분석을 수행할 수 있도록 PS-Block 구조를 기반으로 반복횟수 분석기를 설계 및 구현하였다. 반복횟수 분석기는 제어변수의 탐색 및 결정 분석 과정을 자동화하고, 수식의 개선으로 자동화 범위를 확대하며, 개별 반복 문 단위의 정밀한 반복횟수 분석을 통해 정확도를 높이고, 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 터보 TCM(Turbo Trellis Coded Modulation)에서 복호기 입력 전에 수신데이터를 이용하여 SNR을 추정하고, SNR에 따라 요구하는 성능을 만족하는 반복 복호수를 적응적으로 복호기 앞단에서 미리 설정하는 반복복호 제어기법을 제안한다. 성능분석결과 최대 반복 복호를 수행했을 때와 비교하여 성능 감소 없이 평균 반복 복호수를 줄일 수 있었다. 따라서 제안구조는 터보 TCM의 복호화 과정에서 문제점 중 하나인 복호 계산량과 지연을 성능 저하 없이 효율적으로 감소시킬 수 있다.
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.
본 연구에서는 반복 학습제어 이론을 기초로 하는 하이브리드 신경망 제어기를 제안한다. 신경망으로는 백프로퍼게이션(backpropagation) 신경망을 사용하고, 기존의 반복 학습 제어 이론의 단점을 보안한 제어 알고리즘을 제안한다. 백프로퍼게이션 신경망의 맵핑(mapping)의 특징으로 원하는 목표 패턴에 추종할 수 있는 출력 패턴을 생성하고 반복 학습에 소요되는 학습시간을 줄일 수 있다. 실험결과에서 보듯이 제안된 제어 알고리즘은 목표패턴에 수렴함을 알 수 있다. 제시한 알고리즘은 CD-ROM 드라이브와 같은 광디스크 드라이브류의 초점 제어 등에 응용할 수 있다.
Model-free Method들 중에 반복 피트백 조절 알고리즘(Iterative Feedback Tuning, IFT)는 특정한 성능지수를 정의하고, 이를 최소화하도록 제어기의 게인들을 조절하는 방법을 제시하였다. PID와 같은 고전적인 제어이론에 근거한 제어기 설계 과정과는 달리, IFT 알고리즘은 반복 실험을 통해 성능지수의 Gradient를 구하여 이로부터 필터 게인들 조정하는 방법을 채택하고 있다. 수학적 증명과 실험적 실증을 통하여 IFT의 수렴성과 유용성이 보여짐에도 불구하고 IFT 알고리즘의 한계점은 단일 성능지수의 사용이라는데 있다. 이를 개선하기 위해서는 단일 제어 목적을 위한 단일 성능지수의 사용이 아닌 복수의 제어 목적을 위한 복수의 성능지수의 사용이 필요하다. 본 논문에서는 두 개의 성능지수를 가지는 IFT를 이용해서 위상 여유가 크고, 대역폭이 넓은 제어기를 설계하기 위해서 제어기 게인을 자동 조절하는 알고리즘을 제안하고 ODD에서 사용되는 플랜트에 적용한 모의실험을 통하여 그 유용성을 보였다.
본 논문에서는 반복적 방법을 이용하여 열교환기 시스템의 온도제어를 위한 제어기를 구성하였다. 쌍선형 시스템으로 표현되는 열교환기 시스템에 대하여 최적이론을 적용하기 위하여 반복적 방법이 가능하도록 시스템을 구성하였으며, 상태궤환 제어기의 설계를 위하여 이 시스템의 상태인 증기온도를 추정하기 위한 확장 칼만 필터를 제시하였다. 또한 설계된 제어기를 화력발전소의 과열기 시스템의 온도제어에 적용하였고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 추정값이 외부입력의 변동 하에서 상태값에 적절하게 추종됨을 확인하였으며, 출구의 증기온도가 이러한 외부입력의 변동 하에서 주어진 목표치고 추종함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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