본 논문에서는 불확실한 비선형 시스템에 대한 적응 퍼지 슬라이딩 모드 제어기를 설계한다. 불확실한 비선형 시스템에서 발생할 수 있는 파라미터의 변화를 대처하기 위해서 적응 퍼지 이론을 이용하였고, 외란으로 인한 불확실성을 슬라이딩 모드의 제어기를 통해서 해결하였다. 또한 퍼지 튜닝을 통해 슬라이딩 조건을 가변화함으로써 기존의 슬라이딩 모드 제어기에 비해 빠르고 정확하게 추종 가능하도록 제어기의 성능을 향상시킨다. 제안하는 제어기는 정확한 동역학 모델의 구현이 어렵고 복잡한 비선형 시스템에 외란 특성이 우수한 슬라이딩 모드와 실제 시스템을 표현하는 범용 근사자로 유용성이 입증된 퍼지 시스템을 이용하여 간단하고 쉽게 제어할 수 있도록 하였다. Lyapunov이론을 통하여 전역적인 안정화를 보이며, 마지막으로 역진자 시스템에 적용하여 제안된 제어기의 성능을 검증한다.
본 논문은 파라미터 불확실성을 가지는 비선형 시스템을 안정화하는 견실 퍼지 제어기 설계 기법을 제시한다. 견실 퍼지 제어기를 설계하기 위하여, 비선형 시스템을 Takagi-Sugeon(T-S)모델로 표현하고 퍼지 제어기는 병렬 분한 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용한다. Lyapunov함수를 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 T-S퍼지 모델의 안정성을 논하고, 견실 퍼지 제어기가 존재할 충분조건을 선형 행렬 부등식(LMI " linear materix inequality)을 이용하여 나타낸다. 이러한 선형 행렬 부등식의 해들로부터 견실 퍼지 제어기를 직접적으로 구할 수 있다.
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.
본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 비선형 시스템을 보다. 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.
이 연구는 T-S 퍼지 접근법을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 균형화된 모델 차수 축소 방법을 제시한다. 일반화된 가제어성, 가관측성 그래미안을 정의하고 이들을 이용하여 균형화된 상태공간 모델을 얻는다. 균형화된 상태공간 모델로부터 상태변수 뿐만 아니라 불확실한 요소를 절삭하여 간략화된 모델을 얻는 기법을 제시하고 모델오차의 상한치를 제시한다. 균형화된 상해공간은 선형행렬 부등식의 해를 구하여 구현할 수 있으며 제시한 방법의 효용성을 보여주기 위하여 수치 예를 보여준다.
본 논문에서는 시스템 모델링이 어렵과 복잡한 자동화 설비를 위한 간단한 지능제어방식을 제안하나. 제안된 방식은 시스템 모델링이 불확실한 시스템에 대하여 입력신호와 직접관계되지 않은 비선형 함수의 동정은 퍼지-신경회로망을 이용하고, 입력신호와 관계되는 비선형 함수는 동정을 하지 않고 임의의 양의 실수로 놓으므로 기존의 전체함수 동정보다 적은량으로 동정할 수 있고, 동정된 정보를 이용하여 비선형 제어기를 설계하는 간단한 제어방식이다. 제안된 제어 방식의 유용성을 확인하기 위하여 자동화 설비에 액츄에이터로 많이 사용되는 직류 서보전동기를 이용한 역진자 시스템에 적용하여 시뮬레이션 및 실험을 하고, 제안된 제어방식을 기존의 신경회로망 제어방식과 제어성능을 비교 검토한다.
본 논문에서는 구조적 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 역 최적 제어를 고려하였다. 먼저 불확실성의 구조적 범위를 논의하고, 제어 Lyapunov 함수를 기초로, 불확실성을 가지는 비선형시스템에 대한 대역적 점근적 안정도를 제안하고 증명한다. 이로부터 역 최적 제어를 위한 최저의 제약조건을 유도하고 증명한다. 이 결과를 이용하여 불확실성을 갖는 비선형시스템에 적용하였으며, 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 하였다.
본 논문은 파라미터 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 안정화하며, 폐루프 시스템의 외란감쇠에 대한 $L_{2}$ 이득 제한조건을 만족시키는 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계기법을 제시한다. 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 불확실성을 갖는 Takagi-Sugeno(T-S) 모델로 표현하고 병렬 분산 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. 파라미터 불확실성을 갖는 T-S 퍼지모델에 대한 감쇠율을 만족하는 폐루프 시스템의 안정성 조건과 Lyapunov 함수를 이용하여 외란감쇠 조건을 유도하고, 선형 행렬 부등식(LMI: linear matrix inequality)을 이용하여 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 구한다. 마지막으로 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계 예를 보인다.
본 논문에서는 시스템의 모델 불확실성과 백색 가우시안이 아닌 $L_2$ 잡음이 존재하는 경우에 시스템 상태변수의 효과적인 추정을 위한 강인 필터를 제안한다. 제안된 필터는 적분이차제약조건(integral quadratic constraint)을 갖는 일반적인 비선형 불확실 시스템을 위해 선형근사화를 통하여 구성된다. 또한 제안된 필터의 중요한 특성인 변형된 $H{\infty}$ 성능 지수를 유도하고, 해석적 방법을 통해 제안된 필터의 잡음과 시스템 파라미터 불확실성에 대한 강인성을 분석하며, 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 필터가 추정치의 정확도를 효과적으로 향상시키는 것을 보인다.
본 논문에서는 미지의 유계를 가진 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 고장 진단 설계를 제안한다. 제안된 고장 진단 필터는 비선형 관측기 설계 기술에 기초하여 설계되며, 신경망을 이용하여 고장 성분과 불확실성 성분을 추정하고 추정된 불확실성의 상한값을 고장 진단에 이용한다. 제안된 근사기는 불확실성과 고장 함수를 추정함으로써 고장 검출뿐만 아니라 고장 진단을 확인할 수 있도록 설계된다. 모의실험을 통해서 제안된 고장 진단 설계의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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