본 논문은 쿼드로터형 무인 비행체를 비전센서를 이용한 목표 추적 위치 제어기 설계하였고, 이를 시뮬레이션 및 실험을 통해서 확인하였다. 우선 제어기 설계에 앞서 쿼드로터의 동역학 분석 및 실험데이터를 통한 모델링을 수행하였다. 이때, 모델의 계수들은 실제 비행 데이터를 이용한 PEM(Prediction Error Method)을 이용하여 얻었다. 이 추정된 모델을 바탕으로 LQR(Linear Quadratic Regulator) 기법을 이용한 임의의 목표를 따라가는 위치 제어기를 설계하였으며, 이때 위치 정보는 비전센서의 색 정보를 이용한 Color Tracking기능을 이용하여 쿼드로터와 물체의 상대적인 위치를 얻어내었고, 초음파 센서를 이용하여 고도 정보를 얻어 내었다. 마지막으로 실제 움직이는 물체의 추적 제어 실험을 수행하여 LQR 제어기 성능을 평가하였다.
In this paper, the CLQR(Constrained LQR) controller, which considers the actuator saturation in a cross-product term of a given performance index for an automotive active suspension control has been proposed. The effects of actuator saturations have been reflected directly in the states by using the linear relation between the control input and states. The method proposed here is more effective and intuitive compared with the conventional schemes. The CLQR has been applied to designing an automotive active suspension control system to verify its effectiveness and practical aspects.
This paper presents and compares three feedback control strategies for active control of noise inside a 3-D vibro-acoustic cavity. These are a) control strategy based on direct output feedback (DOFB) b) control strategy based on linear quadratic regulator (LQR) to reduce structural vibrations and c) LQR control strategy with a weighting scheme based on structural-acoustic coupling coefficients. The first two strategies are indirect control strategies in which noise reduction is achieved through active vibration control (AVC), termed as AVC-DOFB and AVC-LQR respectively. The third direct strategy is based on active structural-acoustic control (ASAC). This strategy is an LQR based optimal control strategy in which the coupling between the various structural and the acoustic modes is used to design the controller. The strategy is termed as ASAC-LQR. A numerical model of a 3-D rectangular box cavity with a flexible plate (glued with piezoelectric patches) and with other five surfaces treated rigid is developed using finite element (FE) method. A single pair of collocated piezoelectric patches is used for sensing the vibrations and applying control forces on the structure. A comparison of frequency response function (FRF) of structural nodal acceleration, acoustic nodal pressure, and piezoelectric actuation voltage is carried out. It is found that the AVC-DOFB control strategy gives equal importance to all the modes. The AVC-LQR control strategy tries to consume the control effort to damp all the structural modes. It is seen that the ASAC-LQR control strategy utilizes the control effort more intelligently by adding higher damping to those structural modes that matter more for reducing the interior noise.
임의의 비선형 시스템을 제어하기 위한 새로운 방법의 제어 알고리즘이 널리 보고되고 있으며, 그 유용성을 입증하기 위한 제어 대상 시스템으로 역진자 시스템이 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 스프링으로 연결된 2개의 차량에 장착된 역진자를 제어하는 알고리즘을 제시한다. 여기서 두 개의 차량 중 하나는 구동용, 다른 하나는 역진자를 장착한 무구동용이다. 이를 위한 시스템 모델링을 제시하고, 퍼지논리제어 시스템 기반의 양질의 제어기 설계를 제안한다. 본 논문에서는 퍼지논리제어기의 입력변수로 사용될 6개의 변수를 2개로 축소하기 위하여 LQR(Linar Quadratic Regulator) 기법을 도입하며, 이를 통하여 퍼지논리제어기 설계의 복잡성을 줄일 수 있음을 보인다. 더욱이 개선된 2-입력 퍼지논리제어기의 제어 규칙표가 skew-symmetric의 특성을 가지는 성질로부터 다시 단일입력 퍼지논리제어기 설계를 제안한다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위하여 시뮬레이션을 수행하며, 이를 통하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다.
본 연구에서는 부분적으로 정상상태 확률과정으로 모델링할 수 있는 가진입력에 대하여 확률적으로 정의된 구조물의 최대응답에 대한 구속조건을 만족시키면서 제어력을 최소화 할 수 있는 최적설계 방법을 제안한다. 최적화 과정에서 안정성의 확보를 위해 제어기를 전상태 피드백 LQR제어기의 형태로 한정하였으며 가중치 행렬을 설계변수로 하고 Riccati 행렬을 매개변수로 하여 목적함수와 구속조건 함수 및 그 기울기를 계산한다. 제안된 방법을 통해 설계된 전상태 피드백 LQR제어기는 목표 응답성능을 만족시킬 수 있었고 이에 필요한 최대 제어력을 확률적으로 정량화하여 제어금기의 제작에 유용한 자료가 될 수 있도록 하였다. 상태변수 추정을 위해 독립적으로 설계된 Kalman 필터와 최적화된 LQR 제어기가 결합된 LQG 제어기 및 그 차수를 축소시킨 제어기는 모두 큰 성능의 저하가 없었으며 따라서 제안된 설계방법을 이용하여 구조물의 최대응답에 관한 구속조건을 만족시키는 출력 피드백 제어기 설계가 충분히 가능함을 확인하였다.
다변수 제어시스템의 최적 PI동조에 관한 연구는 난해하기 때문에 일반적인 방법으로 접근하기 힘들다. 본 논문에서는 다변수 시스템을 2-입력, 2-출력의 2차시스템을 고려하여 PI제어요소가 포함된 폐루프 상태방정식과 LQR의 폐루프 상태방정식의 관계를 유도하는 루프형성절차를 통해 주파수 영역 설계사양과 만족할 수 있도록 가격함수의 가중치 요소 Q와 R을 선정함으로써 성능 및 안정도-강인성이 보장되는 분산된 최적 강인 PI제어기 설계방법을 제안하고자 한다.
A rotary double inverted pendulum, the nonlinear system has a regulation problem. In this paper, we linearize the nonlinear system at the upright equilibrium position. The linearized system can be expressed in state space. To maintain the upright position, we design a feedback controller using LQR(Linear Quadratic Regulator) algorithm. Then we simulate the system with third-order Adams Bashforth Moulton Method. The simulated result shows that the applied algorithm is effective for the regulation problem.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권4호
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pp.506-514
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2008
This paper presents an intelligent model; named as free model, approach for a closed-loop system identification using input and output data and its application to design a power system stabilizer (PSS). The free model concept is introduced as an alternative intelligent system technique to design a controller for such dynamic system, which is complex, difficult to know, or unknown, with input and output data only, and it does not require the detail knowledge of mathematical model for the system. In the free model, the data used has incremental forms using backward difference operators. The parameters of the free model can be obtained by simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) method. A linear transformation is introduced to convert the free model into a linear model so that a conventional linear controller design method can be applied. In this paper, the feasibility of the proposed method is demonstrated in a one-machine infinite bus power system. The linear quadratic regulator (LQR) method is applied to the free model to design a PSS for the system, and compared with the conventional PSS. The proposed SPSA-based LQR controller is robust in different loading conditions and system failures such as the outage of a major transmission line or a three phase to ground fault which causes the change of the system structure.
This paper proposes a balancing control and driving control of a bicycle robot based on dynamic modeling of the bicycle robot, which has been derived using the Lagrange equations. For the balancing control of the bicycle robot, a reaction wheel pendulum method has been adopted in this research. By using the dynamics equations of the bicycle robot, an LQR controller has been designed for a balancing and driving control of a bicycle robot. The performance of the balance control is verified experimentally before the driving control, which shows a stable posture within one degree vibrations. To show the dynamic characteristics of the bicycle robot during driving, a trapezoidal velocity trajectory is selected as the references. Through simulations and real experiments, the effectiveness of the proposed algorithm has been demonstrated.
Most common applications of neural networks to control problems are the automatic motor controls using the artificial perceptual function. These control mechanisms are similar to those of the intelligent and pattern recognition control of an adaptive method frequently performed by the animate nature. In this paper, the pole-balancing problem is selected as the control object and an actual cart-pole controller is implemented by a computer interfacing and demonstrated as motor control using the reinforcement learning rule. In the experiment, given a change of the main parameters of cart-pole dynamics, a comparison is made between the LQR scheme and neural network method. The neural network method exhibits a more effecftive control action in a real situation having a large uncertainty than the LQR scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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