본 논문은 시변 시간 지연을 가지는 선형 뉴트럴 시스템에 관한 관측기 설계 및 안정도 해석에 관해서 논의한다. 시변 시간 지연을 가지는 선형 뉴트럴 시스템의 안정도를 판별하기 위하여 Lyapunov-Krasovskii의 이론을 도입한다. 오차 상태 방정식의 안정도 조건으로 시간 변동 시간 지연에 종속적인 충분조건을 제시한다. 선형 행렬 부등식의 해를 이용하여 관측기의 이득 값을 설계하며, 설계된 관측기를 이용하여 오차 상태 방정식의 안정도를 판별한다. 본 논문의 결과는 Luenberger가 제안했던 관측기의 일반적인 결과를 나타냄을 확인한다. 모의실험을 통해 제안된 이론을 입증한다.
본 논문에서는 화력발전소 보일러-터빈 제어시스템의 고장검출 시스템을 설계한다. 이를 위하여 보일러-터빈의 비선형 동특성을 측정 가능한 시변 파라메터를 갖는 T-S 퍼지시스템으로 나타내고 관측기 기반의 고장검출 필터를 사용하여 오차발생기를 설계한다. 고장발생 측정기를 식별하기 위하여 고장검출 필터 출구에 근사적인 역시스템을 연결하였다. 제시한 방법의 효용성을 컴퓨터 모의실험을 통하여 입증한다.
본 논문은 임의의 입력지연을 갖는 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력궤환 제어 시스템을 논의한다. 설계된 연속시간 T-S 퍼지 관측기 시스템을 영차의 샘플/홀드 함수를 이용하여 이산시간 관측기를 설계한다. 이때 플랜트와 관측기의 출력에러가 제어기를 통하여 궤환되기 때문에 이산화 과정에서 발생한 에러를 보정할 수 있다. 여기에서 시스템의 제어 입력은 임의로 변화하는 유한개의 상태를 갖는 마코프 확률과정으로 표현한다. 생성된 시스템의 확률적 안정 가능성 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현한다. 이러한 결과를 2자유도 헬리콥터의 모델에 대한 모의실험을 통하여 효용성을 확인한다.
본 논문은 이산 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델의 제어기 설계 시 시스템과 제어기가 상이한 소속 함수를 가지는 불완전한 전반부 정합 하에서의 제어기 설계에 대해 다룬다. 이산 T-S 퍼지 모델의 안정화 조건을 구할 때, 단일 Lyapunov 함수를 이용하여 구한 기존의 보수적인 안정화 조건보다 완화된 안정화 조건을 구하기 위해 퍼지 Lyapunov 함수를 고려한다. 퍼지 Lyapunov 함수를 이용하여 선형 행렬 부등식 기반의 완화된 안정화 조건을 구하고 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증한다.
폐루프 기준으로 $H_{\infty}$ 제어기를 설계하는 알고리즘에는 3가지(2-ARE, mu-synthesis, LMI) 방법이 있다. 본 논문에서 3가지 $H_{\infty}$ 제어기 설계 알고리즘에 대한 기초 이론을 종합하고, Matlab$^{TM}$에 구현된 함수가 사용될 경우, 실무입장에서 가장 적절하다고 판단되는 $H_{\infty}$ 제어기 설계 알고리즘 제시를 위해 인공위성 자세 제어기 설계 후 결과를 비교 분석하였다: 2-ARE 방법과 LMI 방법은 robust stability, robust performance 및 control authority 측면에서 거의 유사하였으나, LMI 방법에 비해 2-ARE 방법이 weighting 함수설계에 더 민감하였고, mu-synthesis 방법은 다른 2가지 설계 방법에 비해 성능면에서 다소 떨어지고, control authority가 크게 나타났다. 따라서 인공위성 자세제어 설계를 위해 실무 관점에서 LMI 방법이 더 편리한 설계 알고리즘이라는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.
본 논문은 파라미터 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 안정화하며, 폐루프 시스템의 외란감쇠에 대한 $L_{2}$ 이득 제한조건을 만족시키는 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계기법을 제시한다. 불확실성을 갖는 비선형 시스템을 불확실성을 갖는 Takagi-Sugeno(T-S) 모델로 표현하고 병렬 분산 보상(PDC : parallel distributed compensation)의 개념을 이용하여 제어기를 설계한다. 파라미터 불확실성을 갖는 T-S 퍼지모델에 대한 감쇠율을 만족하는 폐루프 시스템의 안정성 조건과 Lyapunov 함수를 이용하여 외란감쇠 조건을 유도하고, 선형 행렬 부등식(LMI: linear matrix inequality)을 이용하여 견실 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기가 존재할 충분조건을 구한다. 마지막으로 불확실성을 갖는 비선형 시스템에 대한 퍼지 $H^{\infty}$ 제어기 설계 예를 보인다.
본 논문은 복합 상태 공간에서의 피지 기반 제어기를 이용한 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 TS 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전 역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 power series를 사용함으로써 불확실성이 조합된 비선형 시스템을 보다 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 TS 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz System에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 보장받게 된다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 비선형 네트워크 제어 시스템의 출력 궤환 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 특히나, 분산 제어를 위한 네트워크 제어 시스템은 출력의 패킷 손실과 입력 전송 실패를 가진다고 가정한다. 제어기 설계를 위해 먼저 비선형 하위 시스템의 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 제시하고, 각 하위 시스템에 대한 출력 궤환 분산 퍼지 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 Lyapunov 방정식을 통하여 구하고, 구해진 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내어, 이를 통해 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
방사형 인공위성 경우, 관성곱이 커서 단일 입 출력 가정이 불가능하기 때문에 고전적 제어기 설계방법을 사용하기 어렵다. 본 논문에서 현대 제어 이론인 $H_{\infty}$ 제어기 설계이론을 사용하여 방사형 인공위성의 자세 제어기 설계를 수행하였다. 설계 알고리즘으로 보다 안정적인 LMI 방법이 사용되었고, 설계 결과에 대한 안정성과 성능에 대한 강건성 해석을 위해 ${\mu}$-해석 방법이 적용되었다. 설계 결과, 일반적인 경우와 다르게 제어기가 포함되지 않은 개루프보다 제어기가 포함된 개루프의 cross-over frequency가 더 낮게 설계되는 것이 관측되었다. 즉 상대적으로 큰 관성곱 영향 때문에 단지 weighting 함수 조정으로 위성 기동성을 증가시키는데 한계가 있는 것으로 해석된다. ${\mu}$-해석을 위해 +/-5%의 관성모멘트 변화를 가정하였다. 안정성 및 성능에 대한 강건성 해석결과, +/-7% 관성모멘트 변화까지 시스템 안정성 및 성능이 보장됨이 확인되었고, 관성곱 변화보다 주관성모멘트 변화가 안정성 및 성능 저하에 더 영향을 주는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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