• Title/Summary/Keyword: 비선형 외란 관측기

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연마기 로봇의 강인제어를 위한 역진자의 선형화 모델을 통한 LQ제어 (LQ control by linear model of Inverted Pendulum for Robust Control of Robotic Vacuum Sweeping Machine)

  • 김수영;이재덕;진태석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.529-532
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    • 2012
  • 본 논문은 연마용 로봇의 외부에 대한 강건 제어를 위한 방법으로 로봇의 강인제어기법을 테스트하기 위한 방법으로 수평형 도립진자를 이용하여 제안한 기법을 선형화된 모델을 기반으로 제어하고자 한다. 수평형 도립진자를 이용한 복잡한 동특성 분석과 비선형 시스템의 수학적 모델링을 통해 수식화하였고, 선형화된 상태공간방정식을 이용하는 현대제어인 슬라이드 모드 제어를 도입하여 시스템 제어를 해보았다. 또한, 동역학의 파라미터를 설계하며 또한 알 수 없는 외란과 파라미터 변동을 추정하는 외란 관측기를 사용하여 더욱 제어 시스템에 강인성을 실험결과로 분석하였다.

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비선형 외란 관측기를 이용한 유도전동기의 적응 속도제어기 설계 (Design of an Adaptive Speed Controller for Induction Motors Using Nonlinear Disturbance Observer)

  • 황영호;이선영;정기철;한병조;양해원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1509-1510
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    • 2008
  • In this paper, we propose a robust adaptive controller for induction motors with uncertainties using nonlinear disturbance observer(NDO). The proposed NDO is applied to estimate the time varying lumped uncertainty which are derived from unknown motor parameters and load torque, but NDO error does not converge to zero since the derivate of lumped uncertainty is not zero. Then the high order neural networks(HONN) is presented to estimate the NDO error such that the rotor speed to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.

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미지의 제어 방향성과 비어파인 비선형성을 고려한 신경망 기반 외란 관측기와 추종기 설계 (Neural-networks-based Disturbance Observer and Tracker Design in the Presence of Unknown Control Direction and Non-affine Nonlinearities)

  • 김형오;유성진
    • 전기학회논문지
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    • 제66권4호
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    • pp.666-671
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    • 2017
  • A disturbance-observer-based adaptive neural tracker design problem is investigated for a class of perturbed uncertain non-affine nonlinear systems with unknown control direction. A nonlinear disturbance observer (NDO) design methodology using neural networks is presented to construct a tracking control scheme with the attenuation effect of an external disturbance. Compared with previous control results using NDO for nonlinear systems in non-affine form, the major contribution of this paper is to design a NDO-based adaptive tracker without the sign information of the control coefficient. The stability of the closed-loop system is analyzed in the sense of Lyapunov stability.

비선형 외란 관측기를 이용한 모델 불확실성을 고려한 유도전동기의 회전자 저항 추종 (Rotor Resistance Estimation Of Induction Motor With Model uncertainty Using NonLinear Disturbance Observer)

  • 아리프아르살란;박기광;이선영;양해원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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    • pp.1656_1657
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    • 2009
  • This paper presents a new method for estimating rotor resistance of induction motor. The rotor resistance changes dramatically with temperature and frequency. Speed is controlled by PID as it is simplest and most intuitive control method. The change in rotor resistance has a great influence on the performance of IM. In this paper rotor resistance is estimated using Non Linear Disturbance Observer. The model uncertainty and system non linearity are treated as disturbance in this method. Using NDO it does not require an accurate dynamic model to achieve high precision motor control. Controller with NDO has more superior tracking performance. Simulation results are presented to show the validity of the proposed controller.

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외란 관측기를 이용한 비선형 시스템의 강인 적응제어 (Robust Adaptive Control for Nonlinear Systems Using Nonlinear Disturbance Observer)

  • 황영호;한병조;김홍필;양해원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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    • pp.327-329
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    • 2006
  • A controller is proposed for the robust adaptive backstepping control of a class of uncertain nonlinear systems using nonlinear disturbance observer (NDO). The NDO is applied to estimate the time-varying lumped disturbance in each step, but a disturbance observer error does not converge to zero since the derivative of lumped disturbance is not zero. Then the fuzzy neural network (FNN) is presented to estimate the disturbance observer error such that the outputs of the system are proved to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. The proposed control scheme guarantees that all the signals in the closed-loop are semiglobally uniformly ultimately bounded on the basis of the Lyapunov theorem. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness and the applicability of the approaches proposed.

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전역적 안정성을 보장하는 비선형 외란 관측기 설계 및 강인 안정도 조건 (Design of Nonlinear Disturbance Observer Guaranteeing Global Stability and Robust Stability Condition)

  • 백주훈;심형보
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.1188-1193
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    • 2011
  • A nonlinear version of disturbance observer is presented. The system under consideration is an uncertain single input single output nonlinear system and the nominal plant is also a nonlinear system. Compared to the previous implementation given in [8], the proposed scheme does not require an auxiliary variable anymore, thus it has a simpler and more intuitive structure. A robust stability condition for the overall closed-loop system is also provided.

비선형 외란 관측기를 이용한 유도전동기의 강인 적응 백스테핑 제어 (Robust Adaptive Backstepping Control of Induction Motors Using Nonlinear Disturbance Observer)

  • 이은욱
    • 전기학회논문지P
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    • 제57권2호
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    • pp.127-134
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    • 2008
  • In this paper, we propose a robust adaptive backstepping control of induction motors with uncertainties using nonlinear disturbance observer(NDO). The proposed NDO is applied to estimate the time-varying lumped uncertainty which are derived from unknown motor parameters and load torque, but NDO error does not converge to zero since the derivate of lumped uncertainty is not zero. Then the fuzzy neural network(FNN) is presented to estimate the NDO error such that the rotor speed to converge to a small neighborhood of the desired trajectory. Rotor flux and inverse time constant are estimated by the sliding mode adaptive flux observer. Simulation results are provided to verify the effectiveness of the proposed approach.

비선형 모델링과 외란 관측기를 이용한 Matrix Converter로 구동되는 유도전동기 센서리스 벡터제어의 성능 개선 (Performance Improvement of Sensorless Vector Control for Induction Motor Drives Driven By Matrix Converter Using Non-Linearity Compensation and Disturbance Observer)

  • Kyo-Beum Lee
    • 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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    • 제53권8호
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    • pp.500-508
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    • 2004
  • This paper presents a new sensorless vector control system for high performance induction motor drives fed by a matrix converter with non-linearity compensation and disturbance observer. The nonlinear voltage distortion that is caused by commutation delay and on-state voltage drop in switching device is corrected by a new matrix converter modeling. The lumped disturbances such as parameter variation and load disturbance of the system are estimated by the radial basis function network (RBFN). An adaptive observer is also employed to bring better responses at the low speed operation. Experimental results are shown to illustrate the performance of the proposed system.

신경망을 이용한 비선형 시스템의 외란 관측기 설계 (Design of Disturbance Observer of Nonlinear System Using Neural Network)

  • 신창섭;김홍필;양해원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2046-2048
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    • 2003
  • In this paper, a neural disturbance observer(NDO) is developed and its application to the control of a nonlinear system with the internal and/or external disturbances is presented. To construct the NDO, a parameter tuning method is proposed and shown to be useful in adjusting the parameters of the NDO. The tuning method employes the disturbance observation error to guarantee that the NDO monitors unknown disturbances. Each of the nodes of the hidden layer in the NDO network is a radial basis function(RBF). In addition, the relationships between the suggested NDO-based control and the conventional adaptive controls reported in the previous literatures are discussed. And it is shown in a rigorous manner that the disturbance observation error converges to a region of which size can be kept arbitrarily small. Finally, an example and some computer simulation results are presented to illustrate the effectiveness and the applicability of the NDO.

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휴머노이드 로봇의 안정적 보행을 위한 다중 비선형 제어기 구현 (Implementation of Multiple Nonlinearities Control for Stable Walking of a Humanoid Robot)

  • 공정식;김진걸;이보희
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.215-221
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    • 2006
  • 본 논문은 휴머노이드 로봇에 내재되어 있는 다양한 비선형성을 제어하기 위한 비선형 제어기를 제안에 관한 것이다. 기본적으로 휴머노이드 로봇은 기구적으로 불안정성을 내포하고 있고 기어나 모터 드라이버 등에서 다양한 비선형성을 가지고 있다. 이렇게 로봇 안에 존재하는 백래쉬(Backlash)나 포화(Saturation)와 같은 다양한 종류의 비선형성을 제어하는데 있어서 기존의 퍼지 알고리즘, 외란 관측기, 지능 학습망과 같은 제어 기법으로는 다수의 비선형성을 제어하는 데에는 한계를 지닐 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 스위칭 PE를 이용하여 모터 드라이버에 존재하는 포화에 의한 비선형성을 제거 하였으며 백래쉬에 의해 생기는 비선형성의 영향을 제어하기 위해 듀얼 피드백을 이용하였다. 그리고 시스템의 정확한 데이터를 얻기 위해 제어 알고리즘을 적용하기 이전에 모터 시스템에 대해 유전 알고리즘을 이용하여 시스템 식별을 수행하여 모터 시스템을 정확하게 유도하였으며, 시뮬레이션 과정을 통해 최적의 스위칭 PID 제어 이득값을 얻었다. 이렇게 얻어진 모터 식별값과 스위칭 PE제어 이득값을 시뮬레이션과 제안된 로봇인 ISHURO를 이용한 실험을 통해 이를 검증하였다.