비선형 시스템의 제어를 위해서 일반적으로 사용하는 하나의 동작점에서 얻은 선형모델에 기초한 제어기는 여러 가지 선형제어기법을 응용할 수 있다는 장점이 있지만 파라미터 변동에 대해 적절히 대처하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 제어대상의 시스템 파라미터가 변동하는 경우에도 제어기가 적응적으로 작동하기 위한 방법으로 보간-LQ 제어기법을 제안한다. 보간-LQ 제어기는 다수개의 서브-LQ 제어기를 설계하고, 이들의 이득을 다시 보간하는 방법을 사용하기 때문에 파라미터 변동에 따라 제어기의 이득이 지속적으로 조정되는 제어기이다. 제안한 방법은 파라미터 변동이 존재하는 컨테이너 크레인 시스템에 적용하여 유효성을 살펴본다.
본 논문에서는 구조물이 과도한 기진력을 받을 때에 구조물의 진동 제어를 위하여 제안 되어진 여러 가지 포화 제어 알고리듬들의 유용성을 실제적인 관점에서 살펴보았다 제안된 포화 제어 알고리듬 중세서 수정된 뱅뱅 제어 알고리듬이 매우 유용한 것임을 확인할 수 있었으나 이는 제어력 파형 결정 파라미터의 어떤 범위내에서만 효과적이며 그 범위를 넘어서는 경우에 있어서는 제어기를 불안정하게 할 수 있음을 확인할 수 있었다 따라서 수정된 뱅뱅 제어 알고리듬의 적용시에 과도한 외부 기진력에 대하여 제어기의 안정적인 작동에 의한 구조물의 진동제어효과를 얻기 위해서 제어력 파형 파라미터를 과도 기진력의 크기에 따라 변화시키는 적응형의 방법을 제안하였고 이의 유용성을 수치실험 및 유압식 질량 감쇠기를 장착한 축소 구조물 검증 실험을 통하여 확인하였다.
기존에는 연비를 고려한 적응형 순항 제어 알고리즘 개발과 연비 등의 성능을 고려한 적응형 순항 제어 시스템 개발 연구가 수행되었지만, 제어 파라미터를 포함한 차량 파라미터의 적응형 순항 제어에 대한 최적설계 연구는 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 연비, 추종성, 승차감, 안전거리를 고려한 차량 및 제어 파라미터 최적설계를 수행하고자 한다. 이를 위해 차량 거동의 성능 측정 방법을 제안하고 적응형 순항 제어 시스템을 구축하였다. 그리고 성능에 주요한 영향을 미치는 차량 파라미터를 선별하여 이를 토대로 순차적 실험계획을 통해 크리깅 대체모델을 구축하였고, 연비를 최대화하며 목표 성능을 만족하는 크리깅 대체모델 기반 최적설계를 수행하였다.
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)
본 연구에서는 차량용 슈퍼차져의 원심압축기 출구 공기 유량을 제어하기 위한 모델 기반 적응 제어기를 설계하였다. 원심압축기 모델은 운전 동특성을 확인할 수 있는 해석적 기반으로 개발하였으며, 개발된 모델은 실험과의 검증을 통해 타당성을 확인하였다. 모델 기반 적응제어는 압축기 모델과 적응 제어기로 구성되었다. 피드백 제어는 시스템 파라미터의 변화에 견실 제어가 가능하지 않지만, 적용된 적응 제어는 시스템 파라미터의 변화에 견실 제어가 가능하다. 결론적으로, 모델 기반 제어는 제어 요구 유량에 제어가 이루어지며, 또한 시스템 파라미터가 변화해도 피드백 제어에 비해 견실한 제어가 이루어지는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 쿼드로터 무인기의 비선형 적응 자세 제어기 설계에 대한 것이다. 쿼드로터 무인기는 4 개의 추력기를 갖는 불완전한 비선형시스템으로써 모델 파라미터가 변화하기 때문에 특별한 제어기가 필요하다. 본 연구에서는 산업 응용에 따른 페이로드의 변화에 따라서 무인기의 모델파라미터가 변화하더라도 페이로드에 따른 튜닝을 자동으로 할 수 있도록 적응제어기를 설계하였다. 특히, 무인기의 수학적 모델을 이용하여 비선형 적응제어기를 설계하였고 리야프노프 함수를 이용하여 이론적으로 안정성을 분석하였고 페이로드 변화에 따른 시뮬레이션을 통해서 제어기의 성능과 파라미터 추정법칙의 유효성을 입증하였다.
이동 객체에 대한 추적 기술은 최근 중요성이 강조되고 있는 동영상 이해에서 가장 핵심적인 기술의 하나라 할 수 있다. 하지만, 동영상이 가지는 조명의 불안정, 객체의 크기나 형태 변화, 카메라 움직임, 그리고 중첩 등으로 인해 동영상 내의 이동 객체 추적은 많은 어려움을 가지고 있다. 객체 추적의 가장 대표적인 종래의 방법인 칼만 필터와 파티클 필터의 문제점을 개선하는 방법으로 스웜 기반의 방법이 제안되어 있으나 동적으로 변화하는 이동 객체의 특징을 반영하는 개선된 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 반영하여 파티클 스웜 최적화 방법에서 사용되는 파라미터 중 가중치 값을 동적으로 변화하는 적응적 파라미터 제어 방법을 제안한다. 각 파티클을 특성에 따라 3가지 종류로 구분하고 각각 서로 다른 가중치 값을 부여하는 방식으로 객체 추적의 성능을 개선할 수 있다. 제안된 알고리즘의 적용 결과 중첩 또는 예측하기 어려운 움직임 등과 같은 객체의 비선형적인 움직임이 있는 동영상에 대해 기존 파티클 스웜 방식에 비해 현저한 성능 개선을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
일반적으로 서보 제어 시스템에서 비선형 동적 특성을 갖는 마찰력은 제어기 성능에 악영향을 미친다. 특히, 선형으로 고려된 시스템에 제어기 이득을 잘 설계한다 하더라도 마찰 현상에 포함된 동적으로 변화하는 dead zone에 의한 정상상태 오차 및 리미트 사이클(limit Cycle) 등을 야기한다. 따라서, 본 논문에서는 비선형 동적 마찰 성분을 효과적으로 보상하고 적응적으로 제어함으로써 차세대 항만 자동화 이송시스템으로 주목받고 있는 LMTT(linear motor-based transfer technology) 시스템의 위치 정밀도를 향상시키는 것을 목적으로 하고 있다. 본 제어대상은 셔틀카(shuttle car)와 컨테이너들의 다양한 중량과, 이로 인해 발생하는 동적 마찰 특성 파라미터들의 변화가 발생하므로 마찰력 내부 파라미터들의 추정이 요구된다. 제안하는 방법은 적응 backstepping 제어 기법으로 시스템이 안정하게 제어될 수 있는 조건으로 내부 파라미터 추정기를 설계하여 비선형 동적 마찰력을 보상하도록 하였다.
Pad'e-Type 근사화법을 이용하여 새로운 기준모델 적응 제어계를 설계하였다. 공정의 파라미터를 모르는 상태에서 제어계를 설계하여 이로부터 제어목적을 만족시키는 등가 방정식을 유도하여 이조건을 만족시키는 파라미터를 반복적으로 추정하였다. 이결과 추정할 공정의 파라미터 갯수를 줄이는 효과를 얻을 수 있다. 기존의 방법과 새로운 방법을 컴퓨터 시뮬레이tus으로 나타내었다.
H.264/AVC의 매크로블록 단위의 비트율 제어 방법은 부적당한 양자화 파라미터 할당으로 인해 한 프레임에 할당된 목표 비트가 일찍 고갈되곤 하는 문제가 있다. 이 경우 잔여 매크로블록들을 부호화 하기 위해 제한 범위내의 가장 큰 양자화 파라미터가 사용되고 화질 저하로 이어진다. 또한 양자화 파라미터의 할당을 위해 사용되는 헤더 비트량 예측도 이전 프레임과 현재프레임의 부호화된 매크로블록들의 헤더 비트량의 평균으로 구해진다. 따라서 실제 발생하는 헤더 비트량과 오차가 크다. 본 논문에서는 현재 프레임에서 부호화 도중 발생하는 조기 목표 비트 고갈을 막기 위해 이전 프레임들에서 음수 목표 비트를 갖는 매크로블록의 수를 이용한 적응적 양자화 파라미터 결정 방법과 정확한 양자화 파라미터 결정을 위해 향상된 헤더 비트량 예측 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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