본 고는 자기동조 제어기 구성에 관한 논문으로 제어기는 공정의 매개변수 변화와 외란, 잡음에 대하여 운용자의 조작없이 스스로 제어 특성을 만족하도록 동작하며, 공장자동화 시스팀의 일부로서 계층제어 시스팀 구성이 가능한 통신기능을 가지고 있다. 또한, 공정의 시간지연, 불감시간, 비선형 등에 대해서 만족할만한 제어효과를 나타내며, 범용자기동조 제어모드와 PID제어모드를 갖는다. 본문에서는 자기동조 제어기의 시스팀구성, 하드웨어구성, 소프트웨어구성에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이며 잡음과 시간지연이 있고 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수를 온라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수 값은 확률 근사법인 Robbins-Monro알고리즘을 이용하여 온라인으로 얻으며 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하였다. 제안한 자기동조 제어 방법은 다른 자기동조 제어 방법들11.21보다 간단하고 효과적이다. 제어 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
산업 자동화의 고정밀도에 따라 직류 전동기는 강인제어가 요구되고 있다. 하지만 PID 제어기를 갖는 전동기 제어 시스템이 부하 외란의 영향을 받게되면 제어 시스템의 강인제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 제어시스템을 위한 PID-자기동조 제어기법을 제시하였다. 만약 오차가 구속영역 내에 있고, 시스템이 안정한 상태에 있다면 자기동조는 사용되지 않고 PID 제어기만 동작한다. 자기동조 제어기는 오차가 구속 경계에 도달하게 되면 오차를 구속 영역내로 들어가도록 제어를 시작한다. PID-자기동조 제어 시스템의 오차가 시스템 설계자의 허용한도 내에서 유지되고 전체적으로 안정함을 증명하였다.
본 논문에서는 퍼지 제어 시스템에 사용되는 퍼지 논리 제어기의 성능을 향상시키기 위한 여러가지 알고리즘들 중에서 학습기법에 속하는 퍼지 메타 규칙에 기초한 자기 동조 기법을 사용하여 직류 서보 전동기 제어를 위한 자기 동조 퍼지 논리 제어기를 구현해서, 자기 동조 퍼지 논리 제어기의 설계와 시뮬레이션 및 실험 결과를 고찰하고, 그 결과를 일반적인 퍼지 논리 제어기의 결과와 비교하여 자기 동조 퍼지 논리 제어기의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 선박 디젤엔진의 속도를 조절함에 있어서 환경 변화에서도 지속적으로 만족스러운 성능을 유지하도록 시스템 파라미터 추정자, 제어기 계수 수정자를 결합한 자기동조 PID 제어기를 설계한다. 유전알고리즘을 기반으로 한 온라인 추정자가 시스템의 파라미터를 추정하면, 제어기 계수 수정자는 제안한 동조규칙으로 계수를 조정하게 된다. 이를 위해 시스템을 시간지연 1차 모델로 근사화하여 유전알고리즘 기반으로 그 파라미터를 온라인 추정하는 문제를 다룬다. 제안한 방법의 성능은 B&W사의 4L80MC 디젤엔진을 제어대상으로 퍼지모델을 얻고 모의실험을 통하여 확인한다.
본 논문에서는 설계변수와 제어기 이득의 자기 동조를 사용하는 PI+D 제어기 설계에 대하여 기술한다. 사용된 퍼지 PI+D 제어기는 일반적인 연속 시간 선형 PI+D 제어기를 근사화하여 사용하였고, 퍼지화는 퍼지싱글톤으로, 비퍼지화는 간략화된 무게중심법을 사용하였다. 제안된 제어기는 제어대상이 비선형일 때 자기 동조 성능이 개선된다. 퍼지 PI+D 제어기가 적용되면, 퍼지추정 결과는 분리된 퍼지 변수로서 다른 작용 성분으로 계산되고, 그 결과는 설계변수에 해당하는 함수의 형태로 결정되어 제어이득을 결정한다. 따라서 제안된 방법은 빠른 속도 추정의 성능을 가지며, 퍼지 입력변수의 증가에도 쉽게 적용될 수 있고, 재생 오차를 줄이는 이점을 가진다. 이 제어기는 설계변수와 제어기 이득의 사용으로 보다 높은 효율성과 개선점을 가지고 있다.
본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이고 잡음과 시간지연이 있으며 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 다변수 일반화 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수들을 온-라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 다변수 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하고 설계 하중다항식 계수들의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro알고리듬을 이용하여 자동 조절하였다. 제안한 다변수 자기동조 방법은 극제한방법보다 간단하고 효과적이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 다변수 시스템에 잘 적응함을 보였다.
본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
PID제어기를 플랜트 파라미터를 이용하여 구성하는 IMC-PID제어에 대해 연구한다. 특히 변하는 플랜트에 대해서는 자기동조(ST, Self-Tuning)를 사용하여 시스템을 식별하여 활용한다. 특히 실시간으로 개루프의 위상여유 및 이득여유를 모니터링하여 정해진 구역을 벗어나게 되면 식별된 시스템파라미터를 이용하여 IMC-PID제어기를 구성한다. 또 시간영역 지표로 과도한 오차가 발생하는 경우에도 제어기를 갱신함으로서 전체적으로 보면 견실 PID제어기 형태를 갖게 한다.
본 논문에서는 잡음과 시간지연이 존재하며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 적응하는 신경회로망이 결합된 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. PID구조를 갖는 자기동조는 PID제어기처럼 구조가 간단하고 계통을 정밀하게 제어하는 자기동조 제어기의 특성을 그대로 유지할 수 있다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기 파라미터는 비선형 시스템을 선형시스템으로 간주하고 순환최소자승법으로 추정하며 설계계수의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro 알고리듬을 이용하여 자동조정하였다. 역전파 학습 알고리듬을 사용하는 신경회로망 제어기는 비선형 부분의 제어를 보상하기 위해 필터된 기준입력과 필터된 플랜트 출력이 같도록 제어값을 출력한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 잘 적응함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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