[논문]회전형 MR 댐퍼를 이용한 반능동 현가장치의 퍼지 스카이-훅 제어

조정목; 조중선

doi:10.5391/jkiis.2007.17.5.701

회전형 MR 댐퍼를 이용한 반능동 현가장치의 퍼지 스카이-훅 제어
Fuzzy Sky-hook Control of Semi-active Suspension System Using Rotary MR Damper 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.17 no.5, 2007년, pp.701 - 706

조정목 (창원대학교 제어계측공학과) , 조중선 (창원대학교 제어계측공학과)

초록
AI-Helper

최근 고층건물의 방진시스템 및 자동차의 현가장치 분야에 MR 유체를 이용한 반능동 진동제어에 관한 연구가 활발히 진행되면서 MR 유체의 밸브모드 특성을 이용한 선형 MR 댐퍼가 널리 사용되고 있다. 그러나 전단모드를 이용한 회전형 MR 댐퍼에 관한 연구는 초기단계에 머물고 있다. 본 연구에서는, 주행로봇의 무한회전형 액츄에이터용 회전형 댐퍼의 진동제어에 관한 연구를 수행하였으며, 퍼지 로직을 기반으로 한 회전형 MR 댐퍼용 진동제어 알고리즘을 제안하였다. 퍼지제어기의 입출력 이득과 멤버쉽 함수의 모양은 유전자 알고리즘을 이용하여 조정하였다. 시뮬레이션 결과는 MR 댐퍼에 충격력이 가해질 때 퍼지 스카이-훅 제어의 제어성능을 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, a number of researches about linear magnetorheological(MR) damper using valve-mode characteristics of MR fluid have sufficiently undertaken, but researches about rotary MR damper using shear-mode characteristics of MR fluid are not enough. In this paper, we performed vibration control of shear-mode MR damper for unlimited rotating actuator of mobile robot. Also fuzzy logic based vibration control for shear-mode MR damper is suggested. The parameters, like scaling factor of input/output and center of the triangular membership functions associated with the different linguistic variables, are tuned by genetic algorithm. Simulation results demonstrate the effectiveness of the fuzzy-skyhook controller for vibration control of shear-mode MR damper under impact force.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 회전형 MR 댐퍼를 내장한 무한회전형 액추에이터를 이용하여 주행로봇의 반능동 진동제어를 구현하기 위한 연구를 수행하였다. 무한회전 액추에이터와 일반적인 선형 댐퍼를 이용하여 시스템을 구현할 경우, 시스템의 구조가 복잡해질 뿐만 아니라 시스템의 크기 및 무게가 증가하는 문제점이 발생한다.

가설 설정

사용하였다. MR 댐퍼가 동작하고 있는 동안에는 MR 유체가 Post-yield 영역에 존재한다고 가정하였다. 이 경우 Evolutionary Variable z는 식 (7)의 Ultimate Hysteresis Strength 為와 같게 된다.
수행하였다. 댐퍼는 진폭이 0.5cm인 3Hz의 정현파 변위신호에 의해 가진 된다고 가정하였다. 여기서 목표 댐핑력은 댐퍼 속도의 4.
5cm인 3Hz의 정현파 변위신호에 의해 가진 된다고 가정하였다. 여기서 목표 댐핑력은 댐퍼 속도의 4.5 Ns/m로 가정하였다.

제안 방법

각각의 유전자 알고리즘에서 Population의 크기는 30으로 설정하였으며, 세대수는 50으로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. Mutation Rate와 Crossover Rate는 각각 0.5%와 25%로 설정하였다. 그리고 우수한 Chromosome의 선택을 위한 선택 방법으로 Sorting Method를 사용하였다.
WANG [8] 은 Feed-Forward와 Recurrent Neural Network를 이용하여 Modified Bouc-Wen 모델에 대한 역댐퍼 모델을 제안하였다. TSE [9]는 회전형 MR 댐퍼의 히스테리시스 거동을 표현하기 위해 Bouc-Wen 모델을 사용하였으며, 댐핑력이전압입력에 비례하는 역댐퍼 모델을 제안하였다.
^ = \FLC(Vs, as), if K-(K-K)>0 口 LIU [2] 와 AHMADIAN [3] 에 의해 제안된 퍼지 스카이-훅 제어기의 경우, 퍼지 제어기의 입력으로 상질량의 속도만을 사용 그리고 7개 또는 9개의 퍼지 제어 규칙만을 사용한 아주 단순한 형태의 퍼지 제어기로 구현을 하였다. 본 연구에서는 상질량의 진동성능에 큰 영향을 미치는 상질량의 가속도를 퍼지 제어기의 입력으로 추가함으로써 2개의 퍼지 제어 입력을 사용하였으며 49개의 퍼지 제어 규칙을 사용하였다.
멤버쉽 함수를 조정할 때, 시스템이 진동 방향에 따라 대칭적인 특성을 가지므로 삼각형 멤버쉽 함수가 '0'을 기준으로 대칭적이 되도록 하였으며, 삼각형 멤버쉽 함수의 중심값 2개를 조정하여 원하는 멤버쉽 함수를 결정하였다.
있다. 반능동 퍼지 스카이-훅 제어기와 성능비교를 위해 설계된 수동 댐퍼와 반능동 스카이-훅 제어기는 승차감을 결정하는가 장 중요한 요소인 상질량의 가속도의 RMS 값을 최소화하도록 설계하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 스카이훅 알고리즘과 퍼지 스카이-훅 알고리즘이 수동 현가시스템보다 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 여구에서 퍼지 스카이-훅 제어기의 입출력 이득과 삼각형 멤버쉽 함수의 중앙값을 유전자 알고리즘을 이용하여 튜닝 하였다. 유전자 알고리즘을 이용한 튜닝은 다음과 같다 첫 번째 단겨KGA1)에서는 상질량의 속도와 가속도 입력의 이득 그리고 댐핑력을 얻기 위한 출력 이득을 결정하게 되며, 두 번째 단계(GA2)와 세 번째 단계(GA3)에서는 각각 퍼지 제어기의 전건부와 후건부의 멤버쉽 함수를 튜닝을 통해 결정하게 된다.
본 연구에서는 MR 댐퍼의 역댐퍼 모델의 성능을 검증하기 위해 MATLAB을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 댐퍼는 진폭이 0.
단순한 형태의 퍼지 제어기로 구현을 하였다. 본 연구에서는 상질량의 진동성능에 큰 영향을 미치는 상질량의 가속도를 퍼지 제어기의 입력으로 추가함으로써 2개의 퍼지 제어 입력을 사용하였으며 49개의 퍼지 제어 규칙을 사용하였다. 49개의 퍼지 제어 규칙은 표 2와 같다.
본 연구에서는 회전형 MR 댐퍼를 채용한 현가시스템용반능동 퍼지-스카이훅 제어 알고리즘을 제안하였으며, 주행 로봇의 1/4 차량모델에 대한 진동제어 시뮬레이션을 수행하였다. 회전형 MR 댐퍼는 Bouc-Wen 히스테리시스 모델을 사용하였으며, TSE의 역댐퍼 모델링 기법을 이용하였다.
범퍼입력이 많은 상황으로 고려할 수 있다. 이 범퍼 입력은 현가시스템의 상질량에 가해지는 충격력(impact force) 로모델링할 수 있으며, 본 연구에서는 1.7kg의 질량이 30cm의 높이에서 자유낙하 하여 상질량에 가해지는 충격량으로 표현하였다. 주행로봇에 대한 운동방정식은 식 (13)과 같으며 상질량(儿)는 6.
이러한 비선형적 특성으로 인해 요구되는 댐핑력을 현가시스템에 인가해주기 위한 댐퍼의 입력 전압 또는 전류를 계산하는 것이 상당히 어려운 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, DYKE는 가속도 피드백에 기반한 Clipped Optimal 제어 알고리즘을 제안하였다. Clipped Optimal 제어 알고리즘은 실제 댐핑력과 목표하는 댐핑력을 비교함으로써 인가전압을 결정하는 제어 알고리즘이다.
49개의 퍼지 제어 규칙은 표 2와 같다. 퍼지 제어기의 입력으로 사용된 상질량의 속도와 상질량의 가속도 그리고 퍼지 제어기의 출력으로 사용된 댐핑력은 각각 PB(positive big), PM(positive medium), PS (positive small), ZR(zero), PS(positve small), PM(positive medium), 그리고 PB(pos itive big)으로 7개의 언어적 변수로 정의되었으며, 각각의 언어적 변수에 대한 멤버쉽 함수(membership function) 로는일반적으로 널리 사용되는 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하였다.

이론/모형

모델링이 필요하다. DYKE [10, 11]는 전단모드 댐퍼를 표현하기 위해 Bouc-Wen 히스테리시스 모델을 사용하였다. Bouc-Wen 히스테리시스 모델은 다음의 5개식으로 표현된다.
5%와 25%로 설정하였다. 그리고 우수한 Chromosome의 선택을 위한 선택 방법으로 Sorting Method를 사용하였다. GA1 을 이용한 입출력 이득의 튜닝결과로부터 얻어진 값은 5.
본 연구에서는 TSE의 Bouc-Wen 모델에 기반한 근사모델을 사용하였다. MR 댐퍼가 동작하고 있는 동안에는 MR 유체가 Post-yield 영역에 존재한다고 가정하였다.
회전형 MR 댐퍼는 Bouc-Wen 히스테리시스 모델을 사용하였으며, TSE의 역댐퍼 모델링 기법을 이용하였다.

성능/효과

시뮬레이션 결과를 통해 스카이훅 알고리즘과 퍼지 스카이-훅 알고리즘이 수동 현가시스템보다 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 스카이-훅 알고리즘과 퍼지 스카이-훅 알고리즘은 정상상태에 보다 빨리 도달함을 확인할 수 있다.
반능동 스카이-훅 제어기의 경우 수동형 현가시스템에 비해 성능이 8.2% 개선이 되었으며, 퍼지 스카이-훅 알고리즘의 경우 성능이 18% 향상되었음을 확인하였다. 그림 5에서는 스카이-훅 제어와 퍼지 스카이-훅 제어의 성능 그래프가 비슷하게 보이지만, 초기 동작부분에서 스카이-훅 제어기의 경우 가속도의 RMS가 4 m/s2의 크기까지 나타나며 전반적으로 가속도의 RMS 크기가 조금씩 크게 나타나고 있다.
실선은 요구되는 기준 댐핑력을 나타내며, 점선은 역댐퍼 모델을 통해 얻어진 댐퍼의 입력전압에 대해 출력되는 댐퍼모델을 출력을 나타낸다. 시뮬레이션 결과를 통해 근사 역댐퍼 모델을 이용하여 얻어진 요구되는 댐핑력을 시스템에 인가하기 위한 MR 댐퍼의 입력전압이 만족스러운 성능을 보여줌을 확인할 수 있다.
반능동 퍼지 스카이-훅 제어기와 성능비교를 위해 설계된 수동 댐퍼와 반능동 스카이-훅 제어기는 승차감을 결정하는가 장 중요한 요소인 상질량의 가속도의 RMS 값을 최소화하도록 설계하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 스카이훅 알고리즘과 퍼지 스카이-훅 알고리즘이 수동 현가시스템보다 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 스카이-훅 알고리즘과 퍼지 스카이-훅 알고리즘은 정상상태에 보다 빨리 도달함을 확인할 수 있다.
크게 개선할 수 있었다. 이상의 시뮬레이션을 통해 제안된 퍼지 스카이-훅 제어기가 반능동 현가시스템의 제어기로 적합함을 보였다.
적용함으로써, 승차감을 결정하는 상질량의 가속도를 제어기의 입력으로 직접 사용할 수 있었으며 그 결과 현가 시스템의 승차감을 크게 개선할 수 있었다. 이상의 시뮬레이션을 통해 제안된 퍼지 스카이-훅 제어기가 반능동 현가시스템의 제어기로 적합함을 보였다.

참고문헌 (11)

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Y. Liu, F. Gordaninejad, C. Evrensel, S. Karakas, and U. Dogruer, 'Experimental study on fuzzy skyhook control of a vehicle suspension system using a magneto-rheological fluid damper,' Proceedings of SPIE, Vol. 5388, pp. 3380347, 2004
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B. F. Spencer, S. J. Dyke, M. K. Sain, and J. D. Carlson, 'Phenomenological Model of a Magnetorheological Dampers,' Journal of Eng. Mech., Vol. 123, No.3, PP. 230-238, 1997

상세보기
S. B. Choi, 'A hysteresis model for the field-dependent damping force of a magnetorheological damper,' Journal of Sound and Vibration, Vol. 245, No.2, pp. 375-384, 2001

상세보기
P. Q. Xia, 'An inverse model of MR damper using optimal neural network and system identification,' Journal of Sound and Vibration, Vol. 266, pp. 1009-1023, 2003

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J. Cho, T. jung, D. H. Kim, and J. Joh, 'Inverse Model Control of An ER Damper System,' International Journal of fuzzy Logic and Intelligent Systems, Vol. 6, No.1, pp. 64-69, 2006

원문보기 상세보기
D. H. Wang and W. H. Liao, 'Modeling and control of magneto-rheological fluid dampers using neural networks,' Smart Materials and Structures, Vol. 14, pp. 111-126, 2005

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T. Tse and C. C. Chang, 'Shear-mode Rotary Magnetorheological Damper for Small Scale Structural Control Experiments,' Journal of Structural Engineering, pp. 904-911, 2004
L. M. Jansen and S. J. Dyke, 'Serniactive control strategies for MR dampers: Comparative study,' Journal of Eng. Mech., Vol. 126, No.8, pp. 795-803, 2000

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S. J. Dyke, B. F. Spencer, M. K. Sain, and J. D. Carlson, 'Modeling and control of magnetorheological dampers for seismic response reduction,' Smart Mater. Struct. 5, pp. 565-575, 1996

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표제어: PCR

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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