본 논문은 파라미터 변동에 잘 적응하며 강인한 영구자석 동기전동기의 위치센서 없는 센서리스 제어를 위해 개선된 슬라이딩 모드 관측기에 고정자 저항 추정기능을 추가한 새로운 슬라이딩 모드 적응 관측기를 제안한다. 제안된 관측기는 개선된 슬라이딩 모드 관측기를 사용함으로써 기존의 슬라이딩 모드 관측기에서 채터링(Chattering) 문제 해결을 위해 저역통과필터(Low-pass filter)의 사용 및 추가적인 회전자의 위치보상은 Sigmoid 함수를 스위칭 함수로 사용하므로 제거 할 수가 있다. 또한 고정자 저항 추정기능을 추가하여 센서리스 운행 중 환경적 요인으로 인한 고정자 저항값의 변동이나 초기에 고정자 저항값을 잘못 알고 있더라도 빠른 적응을 통해서 추정오차를 절감시켜 전동기의 속도추정 성능을 향상시킬수 있다. 또한 기존의 적응 슬라이딩 모드 관측기에서의 적분연산을 줄임으로써 제어시스템의 성능을 개선시켰다 제안된 관측기의 안정성은 Lyapunov 후보 함수를 이용하여 관측기의 이득을 설정함으로써 검증하였으며 관측기의 성능은 시뮬레이션을 통한 실험을 통하여 그 타당성을 입증하였다.
액체로켓 엔진의 제어 로직이나 제어 알고리즘을 설계하고 유량제어밸브의 작동 스킴을 결정하는데 있어서 엔진의 동특성을 파악하는 것은 무엇보다 중요한 일이다. 하지만 엔진의 동특성을 시험을 통해서 사전에 얻는 것은 상당히 어려운 일이기 때문에 해석적인 모델을 이용하는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 기존에 개발된 엔진의 정상상태 부근에서의 동특성 해석 모델을 이용하여 이러한 동특성 모델을 계산하였다. 해석 모델을 이용하여 외란을 가하여 얻어진 응답특성을 Levy 방법을 이용하여 엔진의 동특성 모델을 하나의 전달함수로 근사할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 풍력발전기의 회전속도와 출력을 제어하기 위한 블레이드 피치 제어기 및 발전기 토크 제어 기법을 제시하고 비선형 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 확인하였다. 회전속도 오차 및 출력오차를 이용한 양한정 함수를 정의하고 리아프노프 안정성 이론을 적용하여 정적 피치 제어기와 동적 토크 제어기를 설계하고, 제어기 설계 모델과 실제 적용 모델간의 차이를 보상할 수 있도록 시뮬레이션 기반 최적화를 이용하여 설계 인자 값을 결정하였다. 풍력발전기 제어기 설계에 가장 많이 사용되는 동력 전달계 모델을 기반으로 제어기 설계 절차를 예시하였고, 대표적으로 사용되는 비례-적분-미분 제어 및 최대 출력점 추종 토크 제어기와 성능 비교를 통하여 제안된 제어 설계 기법의 타당성을 검증하였다.
재 강화 학습 방법을 다수의 제어입력을 가진 시스템에 대한 자율적 제어 기법 습득에 활용하기 위해서 차등책임 적응비평 학습구조를 제안하였다. 재 강화 학습은 여러 단계의 제어동작 끝에 얻어지는 최종 비평값을 활용하여 그 전에 행해졌던 제어 동작을 강화 혹은 약화 학습하는 자율적 학습방법이다. 대표적인 재강화학습 방법은 적응비평학습 구조를 이용하는 방법인데 비평모듈과 동작모듈을 이용하여 외부 비평 값을 최대로 활용함으로써 학습효과를 극대화시키는 방법이다. 이 학습방법에서는 단일한 제어입력을 갖는 시스템으로만 적용이 제한된다는 단점이 있다. 제안한 차등책임 적응비평 학습 구조에서는 비평함수를 제어 입력 인자의 함수로 구축한 다음 제어인자에 대한 차별 화된 비평 값을 부분미분을 통하여 산출함으로써 다수의 제어입력을 가진 시스템의 제어기술 학습이 가능하게 하였다. 제안한 학습제어 구조는 학습속도가 빠른 CMAC 신경회로망을 이용하여 구축하였으며 2개의 제어입력을 갖는 2-D Cart-Pole 시스템과 3 개의 제어입력을 갖는 인간구조 로봇시스템의 앉는 동작의 학습제어 시뮬레이션을 통하여 효용성을 확인하였다.
마이크로어레이를 이용한 발현실험이 기하급수적으로 늘어남에 따라 마이크로어레이이미지를 자동으로 처리하는 기술에 대한 요구가 커지고 있고, 이에 대한 연구도 많아지고 있다. 마이크로어레이 이미지를 자동으로 처리하기 위해서는 각 이미지가 가지고 있는 스팟 패턴를 알아보고, 자동화 정도를 측정할 수 있는 품질평가함수가 필요하다. 우리는 본 논문에서 마이크로어레이 이미지 분석의 자동화에 대한 평가를 도와주는 스팟 패턴의 품질평가함수(quality measure)를 정의하고, 각 실험이 얼마나 잘 이루어졌는지를 예측할 수 있는 품질제어평가함수(quality control measure)를 정의한다. 또한 마이크로어레이 실험과 이미지에 대한 품질을 평가하기 위해서 이미지내의 블럭들과 스팟들에 대한 통계량을 이용하고, 스팟들의 발현값에 대한 정확도를 측정하기 위한 품질평가함수들을 정의한다. 이러한 품질평가함수의 측정을 위해서 최대정규정점의 집합(maximal regular point set)과 메타그리드를 이용한다.
포항제철 2열연공장의 사상압연에 사용되고 있는 DC 모터를 가지는 열간압연 구동기에 대한 견실 H/sup .inf./ 속도제어기 설계방법을 제안한다. 기존에는 PI 재어기법을 이용하여 속도를 제어하고 있으므로 불확실성과 외란등이 존재할 경우 양호한 제어 성능을 얻기 힘들다. 이를 해결하기 위해 주파수 하중 함수를 가지는 혼합감도최소화 문제를 설정하여 견실성을 보장하는 H/sup .inf./ 속도제어기를 설계한다. 이때 주파수 하중함수는 루프쉐이핑기법을 이용하여 주어진 구동기 플랜트에 적합하도록 선택한다. H/sup .inf./ 속도제어기 설계는 Pasek이 제시한 DC 모터의 모델링 방법에 의해 얻어진 모델을 포함하는 구동기 모델에서 속도제어기 부분을 제외한 모델을 대상으로 한다. 제안한 견실 속도제어기 설계방법은 파라미터 변화나 부하토크 변동 등의 외란에 대하여 폐루프 시스템의 견실안정성과 원하는 속도에 좋은 추적 성능을 보인다. 제어 대상인 포항제철 2열연공장의 열간압연 구동기에 대한 시뮬레이션을 통해 기준속도 추적성, 응답속도, 불확실성과 외란에 대한 견실성 등의 성능에 기존의 PI 속도제어기보다 양호함을 확인함으로써 제안한 견실 H/sup .inf./ 속도제어기 설계 방법의 타당성을 보인다.
유역 유출 연속모의 모형은 수자원 계획과 효율적인 물 관리 정책 수립에 중요한 도구가 된다. 유역 유출 연속모의 모형에는 다수의 매개변수가 있으며, 이러한 매개변수는 모형 보정을 통해 추정된다. 연구에서 사용한 모형은 SWMM이며 집합체 혼합 진화 알고리즘으로 자동 보정하였다. 자동 보정에 사용되는 최적화 알고리즘은 목적함수에 따라 상이한 결과를 도출하기도 한다. 이에 따라 본 연구에서는 유역 유출 모형의 자동보정에 적합한 목적함수를 선정하기 위하여 4개의 목적함수를 구성하였고, 밀양댐 유역에 적용하였다. 그리고 목적함수에 따른 자동 보정의 결과를 평가하기 위해 5가지의 평가지표를 활용하였다. 보정의 결과, 모든 목적함수에서 공통적으로 첨두유량의 오차는 다소 크게 발생하였다. 그리고 잔차 절대값의 합이 최소가 되도록 구성한 목적함수가 다른 목적함수에 비해 상대적으로 양호한 결과를 도출하였지만, 목적함수에 따른 큰 차이는 없었다. 또한, 유역 유출 연속모의에서는 유역의 물수지가 중요한 요소이므로 향후, 보다 정확도 높은 유역 유출 연속모의 모형의 자동 보정을 위해서는 첨두유량과 물수지와 관련된 오차를 제어할 수 있는 추가적인 기법이 요구된다.
본 논문에서는 이와 같은 요청에 부합되는 강인한 처지제어기를 얻고자, 다층 신경회로망을 이용하여 퍼지제어기 멤버쉽 함수의 전건부 및 후건부 파라미터들을 시스템에 알맞게 자기 조정하기 위해 최급구배법(Steepest Gradient Method)에 근거한 오차 역전파 알고리즘으로 적응 학습시킬 수 있는 뉴로-퍼지제어기 (Neuro-Fuzzy Control : NFC)의 구조 및 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 압전소자 구동기를 모델링하고 이를 이용하여 제어기를 설계하였다. 지금까지 많이 쓰이고 있는 방법이 압전소자 구동기의 히스테리시스 특성에 대한 대략적인 모델링을 구하고 이의 역함수를 적용한 방법이었으나 오차가 많고 다른 시스템에 대한 적용이 어려운 단점이 있었다. 이에 정확한 예측이 가능한 모델링 방법을 사용하여 제어기 설계의 정확성을 기하였다. 압전소자 구동기의 히스테리시스 특성을 제거하기 위한 방법으로는 Signal Preshaping 과 PI-제어기를 사용한 피드백 제어를 사용하였다. 이에 따른 모델링 시스템에서의 모사와 이를 실제 시스템에 적용하여 얻어낸 실험치와 그 결과에 대해서 논하였다.
본 논문은 5-레벨 NPC/H-브릿지 (Neutral Point Clamped/H-bridge) 인버터의 최적 제어 세트 (finite-control-set) 모델 예측 제어 (MPC: Model Predictive Control) 방법을 제안한다. NPC/H-브릿지 인버터의 출력 전류 제어 및 DC-link 커패시터 전압 균형을 유지하기 위해 출력 전류와 DC-link 커패시터 전압을 예측하고, 하나의 비용 함수 (cost function)을 통해 최적의 스위칭 상태를 출력한다. PSIM 시뮬레이션을 통해 제안된 제어 알고리즘의 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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