기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.
항법장치의 핵심요소인 가속도센서와 자이로센서는 선형거리추측(Linear position estimation)과 각 변위 추측(orientation estimation)시 출력 데이터에 포함된 오차성분의 적분에 의하여 시간이 증가함에 따라 선형거리 오차와 각 변위 오차가 누적된다. 이에 따라 본 논문에서는 정밀한 항법을 위한 저가의 IMU (Inertial Measurement Unit)를 설계하고, 오차성분의 사전해석을 통하여 정확한 오차모델을 찾는데 그 목적이 있다.
시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.
본 기술 특집호에서는 최근메 강인제어 분야에서 많이 주목받고 있는 사전규정 오차 구속제어기법들메 대해 기본적인 개념과 각 구속제어 기법들이 특징들을 소개한다. 기존의 제어기법들은 안정도 및 일정한 출력성능은 보장하지만 선정된 제어기 게인 값에 따라 추종성능이 민감하게 변하며 안전을 위한 제약이 없는데 반해 이러한 구속제어는 최소한의 게인 선정으로 오버슈트, 정상오차 등에 대해 사전에 규정한 성능범위를 만족하도록 강제로 구속시켜 출력성능 및 안전성이 동시에 보장되도록 한다. 이러한 구속제어는 오버슈트에 크게 영향을 받는 정밀기기 위치제어, 힘 제어에서 안전성을 확보해주며 외란이나 시스템 불확실성에 매우 강인한 특성을 갖는다. 가장 먼저 연구된 구속제어는 funnel 제어로서 시스템의 동적 모델을 포함하지 않는 비모델 기준 제어기법이다. 추종오차의 초기값이 오차에 대한 사전 구속함수로 구성된 funnel (깔데기) 안에 있으면 항상 사전메 규정된 오차범위 내에 머물도록 funnel 제어기가 작동하며 PD 제어와 구조가 유사하다. 다음으로 tanh 함수와 추종오차 변환을 결합한 방법으로서 전통적인 순환적 (recursive) 제어방법인 backstepping 제어와 결합하는 방법이다. 최종적므로 좀더 단순한 오차변환을 통해 오차에 대한 switching을 이용한 기법은 제어기 구조를 단순하게 만들고 기존의 제어기와 편리하게 결합할 수 있다. 이러한 구속제어 기법들은 또한 미지의 시스템에 특성에 대해 관측기나 지능제어를 이용한 근사함수를 요구하지 않는다. 본 특집호에서는 최근까지 연구된 구속제어에 대한 간단한 이론과 적용 결과들을 제시하기로 한다.
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.
이온성 고분자 복합물인 IPMC(Ionic Polymer Metal Composite)는 부드러운 고분자 필름의 양면에 백금으로 구성된 전극층이 부착된 형태로 구성되어 있으며, 외부 물리적 자극에 대응하여 전기적 에너지를 발생시키는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 IPMC의 굽힘에 대응하여 생성되는 전압을 예측할 수 있는 회로 모델을 제안하였다. 모델의 내부는 IPMC의 물리적인 특성을 묘사하는 전기 소자들로 구성되어 있으며, 실제 측정된 출력 전압과 시뮬레이션 출력 전압 사이의 RMS(Root Mean Square) 오차가 최소화 되도록 파라미터들의 값이 선정되었다. 이어서, 회로 모델의 관측기를 극점 배치 기법을 사용하여 설계하였으며 관측기로부터의 출력 전압 시뮬레이션의 결과 실제 전압 신호와의 오차가 줄어듦을 확인하였다. 또한, 상태 관측기 설계 기법이 측정된 출력 전압으로부터 입력 굽힘 각도를 추정하는 역 모델의 설계에도 적용되었으며 설계된 역 모델이 입력 각도를 큰 오차 없이 추정함을 검증하였다.
본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위한 신경회로망기반 다중고장모델을 이용한 고장감지 및 분류 방법을 제안한다. 시스템에 변화가 발생하면 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 고장감지를 위한 문턱값을 넘고, 고장이 감지되면 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.
불확실한 비선형 다중입출력 시스템에 대해서 신경회로망을 이용한 적응출력피드백제어기법이 제안되었다. 역변환 기반의 제어입력으로부터 불확실한 비선형성을 분리하기 위해 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이 도입되었다. MDIM은 근사된 운동 역변환 모델과 역변환 모델 오차로 구성되었고 한 개의 신경회로망이 MDIM을 보상하는데 적용되었다. 여기서 신경회로망의 출력은 필터링된 근사오차 기반의 제어기를 증대시킨다. 추적성능과 종국적 유계성(ultimate boundedness)을 보장하기 위해 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 수치적 시뮬레이션을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 향상시키기 위한 새로운 적응제어 구조를 전개하였다. 주어진 플랜트가 선형 시불변이라는 가정하에 표준 기준 모델 적응제어기가 적용될 경우 발생되는 출력오차는 플랜트의 비선형 시변특성으로 인하여 점근적으로 0에 수렴되지 않는다. 이때 미지의 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 방법으로 퍼지보상기를 사용하였으며 결과적으로 플랜트의 비선형 시변 특성을 보상하는 효과를 얻을 수 있었다. 퍼지 보상기로는 출력오차등의 조건에 따라 이득이 변하는 퍼지 PID 보상기를 도입하여 안정하게 설계되도록 노력하였다. 또한 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 것은 표준 기준 모델 적응제어기 내부의 모든 파라미터와 신호가 유한하게 됨을 의미하기 때문에, 제어시스템 전체의 안정도를 보장할 뿐만 아니라 결과적으로 과도응답 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 몇가지 예제를 대상으로 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석함으로써 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 본 논문에서 전개된 새로운 적응제어 구조의 타당성을 확인하였다.
플랜트 모델이나 경험에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고, 이 조정과정은 시행착오 방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 정규화 된 오차와 오차 변화량를 사용하여 플랜트 응답에 따라 입력과 출력의 적절한 스케일 계수를 조정하는 퍼지제어기를 제안한다. 정규화 된 오차를 출력 소속함수의 중심과 폭에 곱해 출력 범위를 재조정하고, 플랜트 응답에 의해 입력의 스케일 계수를 결정한다. 이를 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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