이 논문은 변수가 변화하는 시스템의 새로운 최적제어 설계 방법에 관한 것이다. 이 문제를 다루는데 사용된 방법은 라그랑지 보간법과 근의 이동범위이다. 변수가 변화하는 범위 내에서 선택된 시스템의 최적제어기의 설계 변수를 근의 이동범위를 이용하여 상태가중행렬을 계산하고 상태가중행렬을 라그랑지 보간법으로 보간하여 최적제어기를 설계하였다. 모의실험을 통해 기존의 방식과 제안한 방법을 비교하고, 기존의 최적제어 설계법보다 제안한 방식이 더 좋은 결과가 얻어지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 플랜트를 제어하는데 있어 광범위하게 사용되는 PD제어기의 파라미터를 결정하는 문제에 대한 연구를 하였다. 파라미터 결정 방법으로는 최근 최적화 문제에 많이 적용되고 있는 새로운 방법인 유전자 알고리즘을 사용하였다. 또한 이렇게 정해진 파라미터를 사용하여 이를 도립진자(Inverted Pendulum)에 적용하였고 도립진자의 응답특성을 분석, 고찰함으로써 PD제어기의 성능을 평가.확인하고 이 문제에 적용된 유전자 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
비선형 시스템의 이동 로봇을 원하는 목표점으로 속도, 가속도 그리고 각속도 관련 에너지를 최소한으로 사용하여 최단시간 안에 이동시키는 최적의 제어 문제를 수학적으로 푸는 것이 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 이동 로봇의 속도, 각속도 관련 에너지를 최소화하면서 최단시간 안에 이동할 수 있는 최적제어이득을 구한다. 이동 로봇은 비선형시스템이므로 초기위치에 따라 최적제어이득이 다르게 결정된다. 따라서 초기위치 분할 점들을 설정하고 각 분할 점에서 유전알고리즘을 이용하여 최적제어이득을 구한다. 각 분할 점에서 구한 최적제어 이득으로 신경회로망을 학습시켜서 임의의 초기위치에 대한 제어이득을 구할 수 있다. 마지막으로 본 연구의 유용성을 컴퓨터 시뮬레이션 연구로 확인한다.
본 연구는 이산시간 적정제어이론을 사용하여 동태적 경제 문제의 최적해를 구하기 위해 사용되는 두 가지 형태의 극대원리를 분석하고 있다. 이산시간 적정제어이론에 관한 선행연구들은 상태방정식이 차분방정식의 형태를 띠는 경우에 적용할 수 있는 극대원리를 제안하고 있다. 그러나 본 연구는 상태방정식이 차분방정식이 아닌 일반방정식의 형태를 띠는 경우에 적용할 수 있는 극대원리를 개발하였다. 그리고 본 연구를 통해 개발된 극대원리와 선행연구들이 제안한 극대원리와의 차이는 공동상태 변수의 운동법칙에 있음을 보여주고 있다. 특히 본 연구는 Bellman의 최적원리를 이용하여 본 연구에서 개발된 극대원리는 선행연구들이 제안한 극대원리를 포함하는 일반적인 극대원리임을 설명하고 있다. 마지막으로 본 연구는 목재공급모형인 TSM2000에 포함된 경제변수의 동태적 최적화를 구하는 과정을 통해 본 연구에서 개발된 극대원리가 경제 문제에 적용되는 사례를 보여 주고 있다.
본 논문은 최적제어에 기초하여 비선형 슬라이딩 평면을 설계하는 것이다. 최적제어입력에 의한 상태 궤적을 Frobenius 정리와 matrix decomposition 방법에 의해 구하였고, 이 궤적을 시스템의 슬라이딩 평면으로 설정하였다. 상태는 초기부터 슬라이딩 평면을 유지하며, 그 결과 초기상태 단계로부터 전 영역까지 시스템의 강인성은 보장 받을 수 있으며, 도달시간 동안 발생 될 수 있는 불확실성과 외란의 영향을 제거되고, 큰 제어 입력의 문제도 해결할 수 있었다. 그리고 최적경로를 슬라이딩 평면으로 설정함으로 추적시간을 줄일 수 있었다. 역진자 시스템을 사용하여 그 타당성을 보인다.
연료전지와 같은 신재생에너지원은 부하변동에 강인하게 대처하기 어려운 특성을 지니고 있어 단독으로 사용될 경우 전력품질 문제를 야기 할 수 있으며, 따라서 이를 보상하기 위한 보조 에너지 저장장치의 사용이 요구된다. 슈퍼커패시터는 전력밀도가 높고 사이클 수명이 긴 특성을 지니고 있어, 주 에너지원의 느린 응답특성을 보상하는 데에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 슈퍼커패시터의 최적 충방전을 위한 양방향 하프브리지 컨버터의 설계 및 제어에 관해 기술한다. 최적 충방전 전류의 값을 결정하기 위해 EIS 실험을 통해 슈퍼커패시터 모듈의 임피던스 특성을 분석하였고, 충전 전류별 충전 효율이 달라지는 원인을 분석하였으며, 위상제어에 의한 하프브리지 컨버터의 충방전 제어방법에 관해 제시한다.
최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다.
제어공학에서 흔히 표준 모델이라고 불리우는 플랜트 모델은 여러 부 시스템이 서로 결합되어있는 복잡한 시스템을 단순화시킨 모델이다. 이 모델은 수학적으로 간략하게 표시된다는 장점 때문에 다변수 시스템의 최적 제어에 많이 쓰이고 있다. 그러나 이 모델은 수학적인 전개에는 편리하지만 물리적으로 판이하게 다른 신호군 즉, 외란 및 측정 잡음과 기준 입력 신호를 하나의 신호군으로 처리하는 약점이 있다. 실제로 이 구조로는 입력 추종 문제를 자유롭게 처리할 수 없는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 외란 및 측정 잡음과 기준 입력을 분리하여 처리할 수 있는 2자유도 제어기 구조를 제시하였다. 제어기 형태는 위너-호프 제어기로 주파수 영역에서 다 변수 시스템에 대한 최적 설계를 가능하게 한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 최적의 퍼지 제어기 설계에 대한 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 최적화 문제에 매우 효과적인 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기의 퍼지규칙, 입ㆍ출력 스케일링 펙터를 결정하는 방식이다. 서보 시스템에 적합한 퍼지 규칙은 퍼지 제어기의 성능지표인 적합도 함수를 사용한다. 제안된 제어 방식의 유용성을 확인하기 위하여 단일 링크 매니퓰레이터를 제어 대상으로 시뮬레이션 및 실험을 하여 일반적인 퍼지 제어 방식과 제어 성능 및 특성을 비교 검토한다.
계수적 구간 불확실 플랜트를 안정화하는 강인 제어기의 설계의 방법으로서 고정차수 극 배치(FOPA : Fixed Order Pole Assighnment) 알고리즘을 이용할 수 있다. FOPA 알고리즘에 의해서 강인제어기 계수의 집합은 선형제약조건으로 표현되고, 이 조건을 만족하는 임의의 한점은 주어진 불확실 시스템을 안정화한다. 본 논문에서는 선형제약조건으로 주어진 제어기 계수의 집합에서 외란의 에너지를 최소화하는 제어기를 구하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 전역 최적해을 구하는 문제는 BMI(bilinear matrix inequalities)로 표현되지만 제어기의 계수를 고정했을 때는 LMI(lineal matrix inequalities)로 간략화되기 때문에 제어기계수에 대한 최소화와 성능지수에 대한 최소화를 반복함으로써 국부 최적해를 구할 수 있다. 제안한 알고리즘의 효용성을 보이기 위해 제어기 설계 예를 보이고, 그 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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