본 연구에서는 이동 로봇의 군집제어기에 관한 연구로써 구조가 단순한 PID 제어기의 장점을 살리고, 추종 로봇의 동역학 특성에 강인한 성능을 내는 적응 PID 제어기를 제안하고자 한다. 모의실험을 통하여 제안된 적응 PID 제어기가 일반적인 PID 제어기에 비하여 군집 제어에서 추종 로봇의 추종 성능인 일정 거리 와 일정 각도를 잘 유지하며, 추종 로봇의 무게가 변화될 경우에도 잘 추종함을 알 수 있다. 이는 제안된 적응 PID 제어기가 이득을 변화시켜 최적의 성능을 나타냄을 알 수 있다. 이를 통해 제안된 적응 PID 제어기의 성능이 우수함을 검증할 수 있다.
본 논문에서는 퍼지모델을 이용하여 비선형 시스템을 위한 적응 PID 제어기 설계 방법을 제안한다. TSK 퍼지모델을 이용하여 제어 입력의 오차를 예측하고 그 오차로부터 PID제어기의 파라미터를 적응시킨다. TSK 퍼지모델 또한 플랜트의 실제 출력과 모델 출력을 비교하여 모델 파라미터의 적응이 가능하도록 하였다. 제안된 방법으로 비선형의 플랜트에 대한 모호성, 파라미터의 변화 등에 적응할 수 있는 PID 제어기의 설계가 가능하였다. 그리고 몇 개의 비선형 시스템에 대한 시뮬레이션으로 제안된 알고리즘의 유용성도 확인되었다.
본 연구에서는 구조가 단순한 PID 제어기의 장점을 살리고, 시스템 파라메터의 변동에 대하여 강인성 성능을 내는 온라인 적응 PID 제어 시스템을 개발하고자 한다. 또한, 제안된 적응 제어 시스템의 초기 제어 구간에서 안정한 스타트-엎(start-up)을 보장하기 위하여 초기 제어기의 이득을 적절한 이득으로 설정하고, 그 이득의 변화량을 경사 감소법에 의하여 학습하는 방법으로 수정 제안하고자 한다. 제안된 적응 PID제어기의 성능 평가를 위하여 비선형 DC 모터의 가변 속도제어에 적용하고, 결과를 모의실험을 통하여 보이고자한다.
PID 제어기는 구조가 간단하고 적용이 용이하다는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있는 제어방식이다. 이러한 선형 PID 제어기는 시스템의 파라메터가 변화가 있거나 부하 특성이 비 선형적으로 변화할 때에 적절한 이득과 성능을 얻기 어려워 고성능 제어 특성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 세포성 면역 반응과 경사감소학습에 기초하여 비선형 PID 제어기를 설계하고, 설계된 제어기의이득과 비선형 함수의 파라메터들을 실시간 적응적으로 학습할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 제어시스템에 적용하였다. 제안된 비선형 PID 제어기는 비선형 직류 모터 시스템의 파라메터들이 변화하거나 주파수가 다른 추종 명령에 대하여, 적응적으로 이득을 변화 시키며 추종함을 보였다.
본 논문에서는 새로운 실시간 적응형 PID 온도제어 기법을 제안한다. 제어대상을 표현하는 모델을 도입하여 오버슈트가 발생하지 않도록 하는 기법이다. 오버슈트의 원인이 되는 과도한 적분을 막기 위해 적분 제어량이 실시간으로 모델의 열손실을 추종하도록 적분 이득을 조정한다. 기본적으로 비례 제어는 오버슈트를 유발하지 않는다. PID 제어에서 오버슈트의 발생 원인은 적분에서 기인한다. 기존의 PID 제어는 적분이 비례 제어에 종속되고 개인이 상수로 고정되었다. 그 결과 서로에게 부정합되는 두 이득을 적용하면 과도한 오버슈트가 발생할 수 있었다. 그러나 제안하는 적응형 제어는 적분 제어량이 항상 열손실을 초과하지 않도록 능동적으로 오버슈트를 제거한다. 따라서 제안하는 기법에 따라 튜닝 실험이 필요 없는 적응형 PID 제어를 실현할 수 있다.
큰 지연시간을 갖는 고차계 시스템에 대하여 일반적으로 적용할 수 있는 PID 제어기의 동조방법중 한 가지 방법으로써 축소모델을 이용하는 방법이 있다. 이 방법은 큰 지연시간을 갖는 고차계 공정을 SOPTD(Second Order Plus Time Delay Model)로 축소를 하여 SOPTD의 고정된 형태의 모델에 대하여 PID 제어기를 동조하는 방법이다. SOPTD로 모델을 축소하는 방법과 최적화 PID 파라미터를 동조하는 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 최적화 PID 제어구조에 RLSE를 추가하여 실시간으로 축소모델의 계수를 보정해주는 최적화 적응형 PID 제어구조를 제안하였고, 기존의 제어구조보다 우수한 적응성을 가짐을 시뮬레이션을 통하여 보였다.
PID 제어기는 구조가 간단하고 적용이 용이하다는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있는 제어방식이다. 이러한 선형 PID 제어기는 시스템의 파라메터가 변화가 있거나 부하 특성이 비선형적으로 변화할 때에 적절한 이득과 성능을 얻기 어려워 고성능 제어 특성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 세포성 면역 반응과 경사감소학습에 기초하여 비선형 PID 제어기를 설계하고, 설계된 제어기의 이득과 비선형 함수의 파라메터들을 실시간 적응적으로 학습할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 제어시스템에 적용하였다. 제안된 비선형 PID 제어기는 비선형 직류 모터 시스템의 파라메터들이 변화하거나 주파수가 다른 추종 명령에 대하여, 적응적으로 이득을 변화 시키며 추종함을 보였다.
본 논문은 일반화된 다중 수상돌기 적 (GMDP : Generalized Multi Dendrite Product) 유닛트 신경망을 이용한 PID 적응 위치제어기를 구성하여 직류 서어보 전동기의 위치제어를 실시간 처리 하였다. 제안한 제어기를 위치제어에 적용시켜 실험한 결과 기존의 MLP 신경망 제어기를 이용한 것 보다도 샘플시간을 줄일 수 있다는 장점으로 정밀한 제어 가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 학습규칙은 기존의 역전파 학습방법이 GMDP 신경 회로망에 적용되었다.
본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다.
각종 산업기기에서 사용되는 PID 제어기는 단순한 구조와 모델링 오차에 대한 강인성으로 인하여 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 외란이 인가되거나 부하 특성이 비선형적으로 변화할 때에 적절한 이득과 성능을 얻기 어려워 고성능 제어 특성을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 구조가 간단하고, 시스템 파라메터의 변화에 강인한 적응 PID 제어기를 제안한다. 제안된 적응 PID제어기의 성능 평가를 위하여 비선형 DC 모터의 가변 속도제어에 적용하고, 결과를 모의실험을 통하여 보이고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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