• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.688-691
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• 2010

본 논문에서는 이전에 개발된 만타형 무인 잠수정의 수학적 모델을 기초로 하여 모델 불확실성과 외란이 존재하는 경우에 강인한 제어 성능을 나타낼 수 있는 강인 제어기를 설계하였다. 제어기 설계는 수심 제어와 방향 제어로 분리하여 수행하였고, 이를 위하여 6자유도의 수학적 운동 방정식을 수심 및 방향 제어를 위한 운동 방정식으로 각각 표현하였다. 운동 방정식에 나타나는 유체력 계수에 불확실성이 존재하고 운항 중 발생하는 조류등을 외란이 존재하는 것으로 생각하고 강인 제어기를 설계하였다. 강인 제어기의 전체적인 구조는 백스테핑 방법을 사용하였고, 모델 불확실성과 조류를 외란으로 가정하여 외란의 영향을 효과적으로 감쇠시킬 수 있는 $L_2$-gain 분석 개념을 이용하였다. 시뮬레이션은 제어기 설계에 사용된 유체력 계수에 실제값과 차이를 주었고, 조류의 모델을 포함시켜 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 모델 불확실성과 외란의 존재하는 경우에도 제어 성능에 큰 변화가 나타나지 않는 것을 보여 주었다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.27 no.4
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• pp.495-506
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• 2024

In this study, we propose the terrain following algorithm using model predictive control and nonlinear disturbance observer-based backstepping sliding mode controller for an aircraft system. Terrain following is important for military missions because it helps the aircraft avoid detection by the enemy radar. The model predictive control is used to replace the generating trajectory and guidance with the flight path angle constraint. In addition, the aircraft is affected to the parameter uncertainty and unknown disturbance such as wind near the mountainous terrain. Therefore, we suggest the nonlinear disturbance-based backstepping sliding mode control method for the aircraft that has highly nonlinearity to enhance flight path angle tracking performance. Through the numerical simulation, the proposed method showed the better tracking performance than the traditional backstepping method. Furthermore, the proposed method presented the terrain following maneuver maintaining the desired altitude.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1833_1834
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• 2009

본 논문에서는 이동 로봇의 군집 제어를 위해 선도-추종 로봇 방법에 기반한 적응 군집 제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 방법 에서는 선도 로봇의 선형 속도와 각 속도를 추정하기 위해 투영 법칙에 기반한 적응 기법을 이용하며, 또한 백스테핑 제어 기법을 이용하여 이동 로봇의 제어 입력인 토크를 구한다. 마지막으로, 컴퓨터 모의실험을 통해 본 논문에서 제안한 제어기의 성능을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2378-2380
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• 2003

본 연구에서는 각 운동량 보존법칙으로부터 도출되어지는 공중부상체(flying objects)의 제어기법에 대해 논의하고자 한다. 먼저, 공중부상체에 대하여 각 운동량 보존법칙을 적용하여 적분불가능한 구속조건으로부터 비 홀로노믹시스템을 도출하고 상태변환과 입력변환을 행하여 제어가 용이한 체인드 폼(Chained form)을 유도한다. 체인드 폼에 대해서는 백스테핑제어기법을 적용하여 제어기를 설계하고 제어기법의 유용성을 검증하기 위하여 3개의 회전관절로 구성된 공중부상체를 대상으로 하여 초기자세로부터 목적자세까지의 제어를 행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1902-1903
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• 2011

본 논문에서는 리더-추종자 대형제어에서 추종자 로봇의 장애물 회피에 관해 다룬다. 추종자 로봇은 리더 로봇과의 대형유지 뿐만 아니라 장애물이 감지되면 회피한다. 추종자 로봇의 제어기는 리아프 노프 안정성이 고려된 백스테핑 방법을 이용해서 동역학 요소도 고려된 제어기로 설계한다. 장애물 회피 시에는 리더 로봇과 추종자 로봇의 위치 그리고 장애물의 인지에 따른 거리와 방향각을 이용하여 장애물을 회피한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안된 제어기의 안정된 성능을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07a
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• pp.115-117
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• 1997

본 논문에서는 유도전동기의 적응 비선형 제어에 대해 논한다. 제어 목적은 회전자저항의 불확실성에도 불구하고 유도전동기의 속도 및 자속을 분리하여 제어하는 것이며, 이를 위해 백스테핑(Backstepping) 기법을 사용한 비선형제어기와 회전자 저항 추정기를 결합한다. 제안된 적응제어시스템은 내부의 모든 변수가 유계(Bounded)되어 있다는 점에서 안정하며, 더불어 그 개선된 성능을 모의실험을 통해 보인다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.34 no.2
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• pp.125-131
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• 2017

2-Axis Pan and Tilt Motion Platform, a complex multivariate non-linear system, may incur any disturbance, thus requiring system controller with robustness against various disturbances. In this study, we designed an adaptive backstepping compensated controller by estimating the disturbance and error using the Radial Basis Function Neural Network (RBF NN). In this process, Uniformly Ultimately Bounded (UUB) was demonstrated via Lyapunov and stability was confirmed. By generating progressive disturbance to the irregular frequency and amplitude changes, it was verified for various environmental disturbances. In addition, by setting the RBF NN input vector to the minimum, the estimated disturbance compensation process was analyzed. Only two input vectors facilitated compensatory function of RBF NN via estimating the modeling and control error values as well as irregular disturbance; the application of the process resulted in improved backstepping controller performance that was confirmed through simulation.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.13 no.5
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• pp.406-413
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• 2007

This paper proposes a self-recurrent wavelet neural network(SRWNN) based adaptive backstepping control technique for the robust steering control of autonomous underwater vehicles(AUVs) with unknown model uncertainties and external disturbance. The SRWNN, which has the properties such as fast convergence and simple structure, is used as the uncertainty observer of the steering model of AUV. The adaptation laws for the weights of SRWNN and reconstruction error compensator are induced from the Lyapunov stability theorem, which are used for the on-line control of AUV. Finally, simulation results for steering control of an AUV with unknown model uncertainties and external disturbance are included to illustrate the effectiveness of the proposed method.

• Journal of Drive and Control
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• v.9 no.3
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• pp.16-22
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• 2012

Nowadays, electro hydrostatic actuator (EHA) has shown great advantages over the conventional hydraulic actuators with valve control system. This paper presents a position control for an EHA using a modified back stepping controller. The controller is designed by combining a backstepping technique and adaptation laws via special Lyapunov functions. The control signal consists of an adaptive control signal to compensate for the nonlinearities and a simple robust structure to deal with a bounded disturbance. Experiments are carried out to investigate the effectiveness of the proposed controller.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.324-326
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• 2006

This paper present backstepping control approach for controling chaotic Liu system. The proposed method is a systematic design approach and consists in a recursive procedure that interlaces the choice of a Lyapunov Function. Based on Lyapunov stability theory, control laws are derived. We used the same technique to enable stabilization of chaotic motion to a steady state as well as tracking of any desired trajectory to be achieved in a systematic way. Numerical solution are shown to verify the result.