본 논문에서는 쌍선형 시스템에 대한 퍼지 제어 기법을 제안하였다. 쌍선형 시스템은 비선형 시스템의 특별한 형태로서, 상태 변수와 입력변수가 곱해진 항 때문에 시스템을 제어하기가 용이하지 않다. 이러한 비선형 때문에 기존의 제어기법을 적용하여도 원하는 성능을 얻기가 쉽지 않다. 또한 쌍선형 시스템을 선형 시스템에 근사화 시켜서 최적해를 구하기 위한 반복적 방법을 이용한 최적제어기법 역시 제안되었으나 이 결과 또한 제한된 시스템에 대하여만 적용이 가능하고 많은 연산이 큰 부담으로 작용한다. 따라서 쌍선형 시스템에 대한 제어기 설계는 활발한 연구결과에도 불구하고 용이하지 않다. 따라서 본 논문에서는 비선형에 대한 적당한 보상을 퍼지제어 기법을 통하여 제공 하므로서 쌍선형 시스템의 제어 문제를 해결하였다. 또한 설계된 제어기를 모의 실험을 통하여 원하는 성능을 얻을 수 있음을 보였고 기존의 반복적 방법을 통한 최적제어 기법과 비교하였다.
본 논문은 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGAs)을 이용한 회전형 역 진자 시스템의 최적 2-자유도 제어기 설계를 제안한다. 비선형이며 불안정한 운동을 하는 회전형 역 진자 시스템은 회전지렛대(rotating arm) 위의 폴(pole)이 적당한 제어력이 없는 상황에서 중력에 의해 어느 한 쪽 방향으로 넘어지려고 할 때, 외부에서 회전지렛대에 힘을 가하여 회전지렛대의 특정위치와 폴의 각도를 유지시키는 시스템으로, 본 논문에서는 두 개의 피드백 제어루프를 갖는 2-자유도 제어기를 구성한다. 각각의 제어기는 PD 제어기로 구성하고, 조기수렴 문제를 내재하고 있는 기존의 유전자 알고리즘의 해결방안중 하나인 HFCGAs를 이용하여 최적의 제어기 파라미터들을 구한다. 마지막으로 실제 공정에 적용하여 설계된 제어기의 성능을 평가한다.
본 논문에서는 스위칭 선형 시스템의 적응 LQ 준최적 제어를 위한 Q-학습법 알고리즘을 제안한다. 제안된 제어 알고리즘은 안정성이 증명된 기존 Q-학습법에 기반하며 스위칭 시스템 모델의 변수를 모르는 상황에서도 준최적 제어가 가능하다. 이 알고리즘을 기반으로 기존에 스위칭 시스템에서 고려하지 않았던 각 시스템의 불확실성 및 최적 적응 제어 문제를 해결하고 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 성능과 결과를 검증한다.
본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기를 위한 최적 소속함수와 제어 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 염색체 암호화 방법을 이용하여 소속함수의 표현 해상도가 증가하여도 소속함수의 언어항의 개수를 일정하게 유지하여 제어 규칙을 표현하는 염색체의 길이가 크게 늘어나지 않도록 한다. 또, 소속함수의 언어항의 개수가 서로 다른 염색체에 대해서도 개선된 교배 및 돌연변이 연산자를 이용하여 효과적으로 유전자 연산을 적용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 퍼지 제어기의 자동 생성 방법의 평가 문제로 널리 이용되는 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 성능을 평가한다.
본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.
달 착륙과 이륙은 착륙선의 자세 및 고도에 따라서 몇 가지 단계로 나누어져 있다. 따라서 최적의 착륙선 궤적을 생성하기 위해서는 각 단계에 맞는 구속 조건과 제어 값이 필요하다. 착륙과 이륙의 최적궤적생성은 연료소모 및 자세변화율을 최소화 하는 가격함수를 이용하여 최적화를 수행하였다. 본 논문에서는 궤적을 생성하는 최적제어 문제의 풀이 방법을 직접적인 접근방식중의 하나인 Gauss pseudo-spectral을 사용하였고, 이 문제로 착륙선의 기준 궤적과 상태 및 제어 값을 생성하였다.
본 논문은 퍼지 논리 제어기의 제어 성능을 향상시키는 최적의 COA(Center Of Area) 비퍼지화 방법을 제안한다. 제안한 비퍼지화 방법은 플랜트의 제어를 위해 필요한 확정치(Crisp Value)를 얻기 위해 소속 함수값과 소속함수의 폭을 동시에 이용한다. 주어진 문제에 가장 최적인 소속 함수의 폭은 유전자 알고리즘에 의해 자동적으로 결정된다. 제안한 비퍼지화 방법을 트럭 후진(Truck backer-upper) 제어 문제에 적용하여 얻어진 시뮬레이션 결과로부터 소속 함수만을 고려한 기존의 COA 비퍼지화 방법보다 평균 주행거리 면에서 20% 이상 짧아짐을 확인하였다.
무선 네트워크를 통한 네트워크 제어 시스템 (NCS: Networked Control Systems)은 다양한 제어 시스템의 효율성을 극대화 할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 본 연구에서는 네트워크 제어 시스템으로부터 이끌어낸 상태갱신주기(SUI: State Update Interval)라는 성능 메트릭을 정의한다. 제시된 상태갱신주기는 제어와 통신 시스템 계층 사이의 핵심적인 상호작용을 포함하고 있다. 제시된 성능 메트릭은 NCS를 위한 최적화 문제를 도출하는데 사용이 되었으며, 이러한 최적화 문제의 목적 함수는 상태갱신주기의 제한 요소를 만족하는 확률이며 변수는 매체접근 확률로 표현되었다. 본 연구에서는 제시된 최적화 문제의 최적 매체접근 확률이 유일한 해를 가진다는 것을 증명하였다. 또한 NCS를 위한 최적의 매체접근 확률은 전송률을 극대화하는 기존의 매체접근 확률보다 낮다는 결론을 도출하였다. 성능 분석 결과를 통하여 시스템의 안정도가 상태갱신주기를 고려한 최적의 매체접근 확률을 사용하였을 때가 전송률을 최대화하는 매체접근 확률을 사용 했을 때 보다 높다는 점을 보였다.
본 논문은 선박의 계산기제어문제의 일환으로서 일정한 속력으로 계로를 따라 항해하는 선박을 대상으로 조타계를 계산하는 문제를 취급한다. 설계의 지침으로써는 선박이 대양을 항해함에 있어서 예상되는 외란으로 인하여 증가되는 항로 및 외란의 영향을 제거하기 위해 취하는 조타운동으로 인한 속력의 손실을 항로의 연장 또는 항해시간의 연장이라는 고나점에서 2차형식의 평가함수를 선정하고, 이 평가함수를 최소로하는 의미에서 최적조타계를 설계한다. 실제로 최적조타계를 실현하기 위해서 적합관측기를 도입하였으며, 계산기의 시뮤레이션에 의해 본논문에서 제안한 최적조타계의 유효성을 입증하였다. 실선실험에 의해 조타운동과 속력감소의 관계를 확인하였으며, 위치오차로 인해 야기되는 문제점에 대해서도 약간의 고찰을 행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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