본 논문에서는 강인한 비선형 예측제어기를 개발하여 연구용 원자로 벽면검사를 위한 수중로봇에 적용하여 보았다. 비선형 예측제어기는 먼저 적절한 함수 확장을 이용하여 시스템의 미래 출력 값을 예측하고, 예측값과 설정치와의 차이를 최소화시키는 제어입력을 구하여 시스템에 인가한다. 이러한 제어기에 의한 폐회로 동특성은 목적함수가 상태변수로 이루어진 경우는 항상 안정한 특성을 보이고 목적함수가 출력변수으로 이루어진 경우는 상대 계수가 4이하인 경우에 안정한 특성을 보인다. 이 제어기는 기존의 비선형 제어기가 적용 불가능한 시스템에도 적용 가능한 장점을 가지고 있다. 시스템의 불확실성이 큰 경우, 제어 안정도 및 제어 성능을 향상시키기 위하여 감독제어를 비선형 예측제어기에 포함시켰다. 이러한 제어기를 수중 벽면 주행로봇에 대한 모사실험에 적용한 결과 제어기의 강인함과 제어 성능 향상을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 불확실성을 가지는 2차원 비선형 시스템을 안정화하기 위해서 추가 다이나믹스를 이용하여 출력 궤환 제어기법을 제안한다. 추가 다이나믹스는 이득값에 대한 것으로 0으로 수렴하는 구조를 지니고 있으며, 이 상태변수의 역수가 고이득의 역할을 함으로써 불확실성이 존재함에도 불구하고 제어목표를 이룰 수 있다. 더욱이 추가 다이나믹스는 그 설계에 의해 목표달성 후에는 본래의 초기값으로 복귀하는 구조를 지니고 있다.
본 논문에서는 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 제어기를 설계하기 위해서 출력제환 선형화 방법을 통하여 비선형 시스템을 선형시스템으로 변환하고 슬라이딩 모드 제어기법을 사용하여 파라미터들을 갱신하고 이를 통하여 제어입력을 갱신하는 강인성제어기를 제안하고자 한다. 비선형시스템은 최소 위상시스템이고, 시스템의 상대차수는 r<n 이며, 제로 다이나믹스는 안정하다고 가정한다. 제안된 제어기에 대해서 대역적 점근적 안정도가 보장됨을 보였으며, 제안된 제어기에 대해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
본 논문은 최적화 방법인 유전자 알고리즘을 이용하여 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 새로운 비선형 시스템 설계 방법을 제안한다. 비선형 시스템 설계시 문제점으로는 복잡성과 불확실성을 들수 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서 지능형 모델을 사용하게 되었다. 본 논문에서는 일반적인 신경회로망보다 성능이 뛰어난 RBF 신경회로망을 사용하여 비선형 시스템을 모델링 한다. HCM 클러스터링을 이용하여 유사한 특성을 가진 비선형 데이터를 분류하여 입력으로 사용한다. 제안한 진화 컴퓨팅 기반 RBF 신경회로망을 이용한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 학습 데이터와 테스트 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.
본 논문에서는 터보 처리 MIMO 시스템에서 시스템의 성능을 향상시키기 위해 기존의 선형 MMSE 검출기를 기반으로 간단한 비선형 MMSE 검출기를 유도하고 가우시안 근사화와 비선형 MMSE 검출기를 갖는 새로운 터보 처리 MIMO 시스템을 제안하였다. 터보 부호를 사용하는 터보 처리 MIMO 시스템에서 기존의 시스템과 제안된 시스템의 프레임 오율 성능을 살펴보면 1 % FER을 기준으로는 송신과 수신안테나 수를 각각 N과 M이라 할 때, M=N=4인 경우 제안된 시스템은 기존의 시스템보다 약 0.5 dB의 성능 향상을 갖고, M=N=8인 경우 제안된 시스템은 기존의 시스템보다 약 0.4 dB의 성능 향상을 갖는다. 또한 평균 외부 반복 횟수를 살펴보면 제안된 시스템이 기존의 시스템보다 낮은 수준을 보여주었다. 제안된 시스템의 비선형 MMSE 검출기가 수신신호의 측정값에 근거하여 부호화된 비트의 연 출력을 결정함으로써 심볼 값을 판정하는데 필요한 영역에서의 불확실한 부분을 줄였기 때문에 성능이 향상될 수 있었다.
본 논문에서는 불확실성을 가지는 비선형 시스템에 대한 강인 유한 시간 안정화 문제를 고려한다. 불확실성은 시변 외란 혹은 이미 알고 있는 옹골 집합에 포함된 파라미터들이다. 제안된 설계기법은 역진기법(backstepping)과 추가된 다이나믹스를 이용한 다이나믹 지수 보정법(dynamic exponent scaling)에 기반을 두고 있으며, 이로부터 다이나믹 스무스 궤환 제어기(dynamic smooth feedback controller)가 유도된다. 페루프 시스템의 유한 시간 안정과 제어기의 유한함은 각각 유한 시간 안정에 관한 리아푸노프 안정 이론과 새로운 개념인 '차수 지표자(degree indicator)'를 이용하여 증명된다.
본 논문은 불확실한 연속시 단일입력 단일출력 pure-feedback 비선형 계통에 대해서 참고문헌 [15]에서 제안된 상태변수 궤환 적응 신경망 제어 알고리듬을 바탕으로 출력만이 측정 가능한 계통에 적용할 수 있는 출력 궤환 제어기를 제시한다. 고려하는 계통에 대한 출력 궤환 적응 신경망 제어기는 이 분야에서 아직까지 어느 문헌에서도 다루지 않은 주제이다. 제안된 출력 궤환 제어기는 백스테핑을 회피하여 상대적으로 간결한 제어 규칙과 단 하나의 신경망만이 사용된다는 [15]의 장점을 그대로 계승하며 적용되는 비선형 계통의 범주를 더 넓힌다는 의미를 가진다.
본 논문에서는 상태 및 출력변수에 시간지연을 가지는 이산 비선형 마코비안 점프시스템의 퍼지 $H_{\infty}$ 필터 설계 방법을 다룬다. 리아프노프(Lyapunov) 함수를 이용하여 상태추정 오차시스템이 확률적 안정하며 외부외란 및 초기값 불확실성에 대하여 $H_{\infty}$ 성능을 만족하는 조건식을 유도하고 필터 존재 조건을 선형행렬부등식으로 나타낸다. 완화된 필터 존재 조건식을 유도하기 위하여 리아프노프 함수 선택 시에 시스템 모드에 종속적일뿐만 아니라 퍼지 멤버십 함수를 포함하는 확률-퍼지 리아프노프 함수를 선택한다. 또한 $H_{\infty}$ 성능 조건식 유도 시에 외부외란 뿐만 아니라 최기값 불확실성을 고려한다. 수치적 예제 및 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 보인다.
천정주행 크레인의 고속 권상작업 및 흔들림 억제 궤적추종을 위한 비선형 적응제어 방법을 제시한다. 천정주행 크레인의 흔들림 운동은 트롤리의 가속도. 권상로프의 길이 및 권상속도와 강하게 결합되어 있다. 이는 비간섭 제어 기반의 흔들림 억제 궤적추종 제어법칙을 설계하는데 있어 장애요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 트롤리의 가속도와 권상속도의 영향을 최소화하는 방법으로 불확실성이 존재하는 경우에도 흔들림 운동의 궁극적 균일 유계성을 보장하는 퍼지 비선형 적응형 흔들림 억제 궤적추종제어법칙을 제안한다. 특히, 제안한 방법은 파라미터 변화. 외란 등을 포함한 시스템 불확실성을 퍼지 불확실성 관측기를 이용하여 보상한다. 따라서, 퍼지관측기의 근사화 오차가 영으로 수렴할 때 추종오차 및 흔들림 각도의 궁극적 한계치는 영으로 감소한다. 끝으로 제안한 방법의 성능검증을 위한 모의실험 견과를 제시한다.
본 논문에서는 시변 지연 시간이 있는 선형 이산 시변 구간 시스템에 두 가지의 불확실성이 동시에 존재하는 경우에 대하여 안정조건을 다룬다. 구간 시스템은 시스템 행렬들이 구간행렬의 형태로 주어지는 시스템으로 본 논문에서는 이러한 구간 시스템 행렬과 상태변수의 지연 시간이 시변인 특성을 갖는 시스템을 대상으로 한다. 비선형성을 포함하며 그 크기만을 알 수 있는 비구조화된 불확실성과 지연상태변수의 시스템 행렬 불확실성이 동시에 존재하는 경우의 시스템 안정조건을 제안한다. 두가지 종류의 불확실성에 대하여 안정 유지 가능한 크기를 해석적인 수식으로 유도한다. 제안된 안정조건과 안정 보장 크기는 기존의 다양한 선형 이산 시스템에 대한 안정 조건들을 포함할 수 있으며, 시변 지연시간 변동 크기, 불확실성의 크기들과 구간행렬의 범위 등의 값을 모두 조건식에 포함하게 된다. 새로운 안정범위는 수치예제를 통하여 이전의 결과와 비교하며 효용성과 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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