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문제 정의
- 또한 최적의 PID 제어기 이득을 선정하기 위하여 면역 피드백 메카니즘의 비선형 함수를 온라인 조정할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고 이를 적용하고자 한다. 그리고 제안된 제어기의 성능 평가를 위하여 직류 모터의 속도제어에 적용하고, 제안된 면역 피드백 메카니즘에 기초한 비선형 가변 PID 제어기는 비선형 직류 모터 시스템의 파라메터들이 변화하거나 다른 추종 명령에 대하여, 일정이득을 갖는 일반적인 PID 제어기에 비하여 우수한 성능을 보이고자 한다.
- 또한 최적의 PID 제어기 이득을 선정하기 위하여 면역 피드백 메카니즘의 비선형 함수를 온라인 조정할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고 이를 적용하고자 한다. 그리고 제안된 제어기의 성능 평가를 위하여 직류 모터의 속도제어에 적용하고, 제안된 면역 피드백 메카니즘에 기초한 비선형 가변 PID 제어기는 비선형 직류 모터 시스템의 파라메터들이 변화하거나 다른 추종 명령에 대하여, 일정이득을 갖는 일반적인 PID 제어기에 비하여 우수한 성능을 보이고자 한다.
- 본 연구에서는 세포성 면역 반응의 면역 피드백 메카니즘에 기초하여, 임의의 다른 주파수 성분을 갖는 속도 명령이나, 시스템 파라메터의 변동에 주어진 궤적을 정확히 추적할 수 있는 강인한 비선형 가변 PID 제어기를 제안하고자 한다.
- 본 연구에서는 이러한 세포성 면역 반응의 면역 피드백 메카니즘에 기초하여, 임의의 다른 주파수 성분을 갖는 속도 명령이나, 시스템 파라메터의 변동에 주어진 궤적을 정확히 추적할 수 있는 강인한 비선형 가변 PID 제어기를 제안하고자 한다. 또한 최적의 PID 제어기 이득을 선정하기 위하여 면역 피드백 메카니즘의 비선형 함수를 온라인 조정할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고 이를 적용하고자 한다.
- 본 절에서는 면역 피드백 메카니즘에 의한 비선형 PID 제어기를 설계하고자 한다. 그림 2의 면역 피드백 메카니즘을공학적인 제어의 관점에서 해석하여 보면, e(k)를 k 샘플링 시간에서의 제어 오차 신호 e(k)로 가정하고, T*야;)는 시스템을 제어하는 제어량 "야;)로 두고, K는 제어기의 이득 K“로 간주한다면 식⑸는 아래와 같은 PID 제어기 중 비례 이득만을 갖는 P 제어기로 둘 수 있다U3L
가설 설정
- 관한 상세한 함수를 구할 수 없다. 따라서, 면역반응에서 항원의 증감 변화는 면역 시스템의 Tk와 T), 의 변화를 가져오므로 Ts는 Tk의 변화량에 의존한다고 가정할 수 있다. 그러므로 이러한 관계에 의하여 Ts에 관한 식을 나타낼 수 있다.
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