본 연구에서는 자동동조 퍼지 PID 제어 앨고리즘을 사용하여 유도전동기 구동방법을 제안하였다. 퍼지제어에서는 수학적인 모델링이 없이 경험적인 정보를 이용하면 제어가 가능하며 퍼지룩업 테이블을 적절히 이용하면 실시간 제어도 가능한 것이 특징이라 볼 수 있다. 또한, 퍼지규칙을 몇 개의 영역으로 구획하여 시스템의 변화가 발생되고, 또 파라미터의 변화가 유도 전동기 구동 특성에 크게 영향을 주는 것을 감안, 본 시스템의 고성능, 고정도제어를 위하여 퍼지 앨고리즘을 적용하여 파라미터가 자동동조 기능을 갖는 유도전동기의 구동 시스템을 설계, 제작하였으며 그 특성을 기존의 PID 제어방식과 비교하였다.
많은 분야에서 널리 사용되고 있는 PID 제어기의 형태는 오차를 갖는 폐루프 시스템으로 구성되며, PID 제어기는 비례, 적분, 미분 제어기로 나누어진다. PID 제어기의 형태가 여러 가지로 제안되고 있지만 보다 중요한 것은 PID 제어기의 파라미터들을 어떻게 적절히 정하느냐 하는 파라미터 조정 문제이다. 실제로 산업 현장에 설치되어 있는 PID 제어기는 대부분 숙련된 기술자에 의해 수동 조작에 의한 시행 착오(trial and error) 법으로 동조되고 있다. 이 경우는 많은 노력과 시간이 소비되고, 외란(disturbance)이 첨가될 경우 적절히 동조된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신경회로망을 이용하여 PID 제어기의 파라미터를 동조하는 제어 방법을 제안하였다. 단일 뉴런으로 구성하여 구조가 간단하고, 학습에 의한 성능 개선이 가능하다. 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리즘에 의하여 PID 파라미터가 되는 가중치를 자동 동조하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 보이기 위해 DC 서보 모터와 비선형 시스템인 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 하였다.
본 논문에서는 산업 현장에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 PID 제어기의 비례, 적분, 미분 파라미터를 다층 신경회로망을 이용하여 자동으로 동조하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 자기 궤환 뉴런을 가진 다층 신경회로망이 플랜트의 입력과 출력을 이용하여 PID 제어기의 파라미터들을 학습에 의하여 자동 동조한다. 다층 신경회로망은 자기 궤환 뉴런을 이용하여 입력층, 은닉층, 출력층의 3층으로 구성하고, 출력은 3개의 값을 갖는다. 이것은 PID 제어기의 비례(P), 적분(I), 미분(D) 파라미터로 사용된다. 이 값들은 특정한 값으로 고정되는 것이 아니라 제어 수행 과정 중에서도 다층 신경회로망의 학습에 의해 계속 변화된다. DC 서보 모터와 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 통해서 제안한 방식의 유용성을 확인한다.
퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.
전력부하 설비시스템에 장치하는 퍼지제어기의 성능은 제어대상의 변화에 민감하여 제어대상이 바뀔때마다 퍼지 소속함수폭이나 제어규칙을 조정해야 한다. 본 논문은 퍼지제어기의 성능에 영향을 미치는 요소들을 종합적으로 고찰하여, 제어대상의 변화에 적응하여 최적의 퍼지 소속함수폭에 자동동조하는 다층 신경회로망을 사용한 성능이 개선된 뉴로퍼지제어기를 제안하여 구성하였다. 이것을 다양한 일차지연요소를 갖는 설비시스템의 시뮬fp에션을 하여 우수한 제어 특성을 확인하였다.
본 논문은 여러 설비시스템의 프로세스 제어에 사용되는 PID제어기의 최적 자동동조에 관한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 먼저. 제어대상의 계단응답으로부터 모델링 된 1차 지연계를 Pad 근사화하고, Ziefler-Nichols의 한계감도법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간에 대한 퍼지 평가함수를 초대로 하는 최적화되 PID 계수를 목표치로 하여 신경회로망의 역전파 알고리즘을 통해 충분히 반복, 학습시켜 새로운 K, L, T값을 입력하였을 때 근사적으로 최적화된 PID 계수를 구함으로써 퍼지추론에 의한 제어 규칙이 불필요하여 자동 동조시간이 짧다는 장점을 가지고 있다.
현대 산업현장에서 80%이상 사용되는 PID(proportional integral derivative) 제어기는 제어성, 적응성, 제어이득 조정 등의 특정이 있어나 제어 대상에 대한 PID 제어 계수를 경험적 방법인 수동으로 동조해야하는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서 PID제어기의 최적 자동동조를 위한 릴레이 동조 방법을 제안한다. 기존의 한계감도법과 과도응답 법으로 초기계수를 결정하는 방법보다 유연성과 적용성이 높고, 이를 마이크로프로세서(DSP : TMS-320C32)에 적용하여 소프트웨어적으로 릴레이의 기능이 이루어지도록 설계했다. 이는 Ziegler-Nichols 계수조정법이 갖는 적용대상의 제약성을 극복한 방법이며, 릴레이에 의해 출력을 강제 진동시키고 출력의 진폭과 주기를 이용하여 PID 계수를 조정하고, 또 상대안정성의 척도인 위상여유를 고려하므로 시스템의 상대안정성과 견실성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
PMSM 드라이브의 벡터제어를 위한 속도제어기는 일반적으로 PI 알고리즘을 사용한다.[1]PI 알고리즘에서는 플랜트의 동적 특성을 동정하기 위하여 연속적인 측정이 가능한 플랜트 파라미터의 자동동조 또는 적응 알고리즘을 추가하여 사용하기도 한다. 그러나 PI 제어기는 플랜트의 변동이 발생하여 연속적으로 적응추종을 해야할 경우, 계산이 매우 복잡하고 응답특성이 저하된다.(중략)
산업의 자동화에 따라 PI 제어기에 의해 제어되는 직류 서보 전동기는 정밀한 제어가 요구된다. 하지만 시스템의 특성이 변화하면 정밀한 제어는 어렵게 된다. 이를 해결하기 위한 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 속도제어 시스템을 위한 규칙기반 자동동조 PI 제어기를 제안하였다. 규칙은 Ziegler-Nichols의 계단응답과 전문가 지식을 기초로 하였다. 제어 매개변수는 오차, 기울기, 가장 큰 기울기의 점, 허용 오버슈트에 의해서 결정된다. 제어의 정밀성은 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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