[논문]무인항공기의 적응제어 법칙을 이용한 피치 기동 연구

방효충

doi:10.5139/jksas.2010.38.12.1170

초록
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본 연구는 적응제어기법을 이용한 무인항공기이 피치 자세 기동에 대한 연구 내용을 소개한다. 모델기반적응제어(Model Reference Adaptive Control)을 이용하여 피치 자세각과 엘리베이터 입력 사이의 피드백 선형화 과정에서 발생하는 불확실성을 처리하였다. 모델 불활실성 파라미터는 피드백 제어기가 작동하는 중에 적응법칙을 이용하여 추정할 수 있도록 설계 되었다. 안정화 제어기에 의해 달성되는 최종 피치 자세각에 대한 분석을 통해 폐루프 시스템의 특성을 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 제어 기법은 기존 제어기에서 주로 채택하고 있는 선형화나 게인 스케쥴링등의 과정이 필요하지 않아 상당한 모델 오차가 존재하는 상황에서 무인항공기의 고기동 피치 제어기 설계에 도움을 줄 것으로 생각한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study addresses adaptive control of UAVs(Unmanned Aerial Vehicles) pitch-axis maneuver. The MRAC(Model Referenced Adaptive Control) approach is employed to accommodate uncertainties which are introduced by feedback linearization of pitch attitude control by elevator input. The model uncertainty...

This study addresses adaptive control of UAVs(Unmanned Aerial Vehicles) pitch-axis maneuver. The MRAC(Model Referenced Adaptive Control) approach is employed to accommodate uncertainties which are introduced by feedback linearization of pitch attitude control by elevator input. The model uncertainty is handled by adaptation laws which update model parameters while the UAV is under control by the feedback control law. Steady-state pitch attitude achieved by the stabilizing control law is derived to provide insight on the closed-loop behavior of the controlled system. The proposed idea is free of linearization, gain-scheduling procedures, so that one can design high maneuverability of UAVs for pitching motion in the presence of significant model uncertainty.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

또한 파라미터 가운데 한 가지 파라미터만 추정한다는 가정은 다소 현실성이 떨어지는 것으로 보일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 새로운 기법을 시도하였다.
본 절에서는 항공기의 운동 방정식을 살펴보도록 한다. 앞에서 설명하였듯이 제어기 설계가 피치축에 국한되어 있어 피치축 운동을 중심으로 기술하면 다음과 같다.

가설 설정

제어기 설계가 종운동에 국한되어 있기 때문에 본 연구에서 횡방향 운동은 운동방정식을 이용하지 않고 다음과 같은 가상의 횡방향 운동을 가정하여 시뮬레이션에 활용하였다. 이와 같은 궤적은 설계된 제어기의 동작여부를 시험하기 위한 것으로 임의로 생성된 가상의 궤적으로 실제 다양한 자세 궤적을 이용한 시험이 필요할 것으로 판단된다.

제안 방법

모델기반의 적응제어 기법을 적용하여 무인항공기의 피치축 자세 기동 제어기를 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 고기동성을 달성하기 위해 비선형 운동방정식을 직접 활용하였으며 이 과정에서 제어기에 포함된 파라미터를 실시간으로 갱신하는 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 모델 불확실성이 큰 상황에서 파라미터를 추종함으로써 원하는 제어 성능을 달성할 수 있음을 보였다.
모델기반의 적응제어 기법을 적용하여 무인항공기의 피치축 자세 기동 제어기를 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 고기동성을 달성하기 위해 비선형 운동방정식을 직접 활용하였으며 이 과정에서 제어기에 포함된 파라미터를 실시간으로 갱신하는 알고리듬을 제안하였다.
본 논문에서는 참고문헌 [10]에 소개된 모델기반의 피치 적응제어 기법을 확대하기로 한다. 이를 위해 참고문헌 [10]에서 시도한 1차 시스템 대신에 2차의 피치 운동 방정식을 이용하였고, 파라미터 추정을 2개로 확대하여 새로운 추정식을 제안하였다.
앞에서 제안한 제어 법칙을 검증하기 위해 항공기의 수학적인 모델을 이용한 시뮬레이션을 수행하기로 한다. 시뮬레이션을 위한 모델의 공력학적 데이터는 참고문헌 [14]를 이용하였다.
본 논문에서는 참고문헌 [10]에 소개된 모델기반의 피치 적응제어 기법을 확대하기로 한다. 이를 위해 참고문헌 [10]에서 시도한 1차 시스템 대신에 2차의 피치 운동 방정식을 이용하였고, 파라미터 추정을 2개로 확대하여 새로운 추정식을 제안하였다. 즉 참고문헌 [10]에서 시도된 정식화를 일반화하여 불확실한 파라미터를 완전하게 추정할 수 있는 새로운 기법을 제안한 것으로 평가될 수 있다.
전술한 바와 같이 본 연구에서는 2차의 피치 운동방정식을 이용한 적응 제어기 설계를 수행하도록 한다. 참고문헌 [10]에서 설계한 적응 제어기에서는 식 (3)의 파라미터 K₁에 대한 불확실성을 고려하였으나 본 연구에서는 파라미터 A,B 모두를 추정하도록 한다.

대상 데이터

앞에서 제안한 제어 법칙을 검증하기 위해 항공기의 수학적인 모델을 이용한 시뮬레이션을 수행하기로 한다. 시뮬레이션을 위한 모델의 공력학적 데이터는 참고문헌 [14]를 이용하였다. 먼저 항공기의 주요 제원이 Table 1에 주어졌다.

성능/효과

고기동성을 달성하기 위해 비선형 운동방정식을 직접 활용하였으며 이 과정에서 제어기에 포함된 파라미터를 실시간으로 갱신하는 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 모델 불확실성이 큰 상황에서 파라미터를 추종함으로써 원하는 제어 성능을 달성할 수 있음을 보였다. 본 연구에서 수행되지 않았지만 제안된 기법을 향후 횡방향의 기동에 이용할 수 있을 것으로 보여지며, 또한 실제 비행시험을 통해 제안된 적응 제어법칙을 시험할 수 있을 것으로 기대된다.
시뮬레이션 결과 모델의 불확실한 특성에도 불구하고 항공기의 자세각 반응이 기준 궤적을 만족할만한 성능으로 추종함을 알 수 있다. 일반 파라미터 추정 적응제어기의 문제점인 최종 수렴성 문제를 극복하기 위해 정상상태의 자세각 반응을 고려한 명령 자세각 생성 알고리듬도 설계 목적에 맞는 결과를 보여주고 있다.
1에 제시되어 있다. 시뮬레이션 반응을 통해알 수 있듯이 항공기의 피치 자세각이 모델 피치각을 만족할만한 성능으로 추종함을 알 수 있다. 특히 식 (24)를 이용한 명령 피치 자세각을 이용하여 최종 자세 명령(30deg)이 정확하게 달성됨을 보이고 있다.
이를 위해 참고문헌 [10]에서 시도한 1차 시스템 대신에 2차의 피치 운동 방정식을 이용하였고, 파라미터 추정을 2개로 확대하여 새로운 추정식을 제안하였다. 즉 참고문헌 [10]에서 시도된 정식화를 일반화하여 불확실한 파라미터를 완전하게 추정할 수 있는 새로운 기법을 제안한 것으로 평가될 수 있다.

후속연구

시뮬레이션 결과 모델 불확실성이 큰 상황에서 파라미터를 추종함으로써 원하는 제어 성능을 달성할 수 있음을 보였다. 본 연구에서 수행되지 않았지만 제안된 기법을 향후 횡방향의 기동에 이용할 수 있을 것으로 보여지며, 또한 실제 비행시험을 통해 제안된 적응 제어법칙을 시험할 수 있을 것으로 기대된다.
제어기 설계가 종운동에 국한되어 있기 때문에 본 연구에서 횡방향 운동은 운동방정식을 이용하지 않고 다음과 같은 가상의 횡방향 운동을 가정하여 시뮬레이션에 활용하였다. 이와 같은 궤적은 설계된 제어기의 동작여부를 시험하기 위한 것으로 임의로 생성된 가상의 궤적으로 실제 다양한 자세 궤적을 이용한 시험이 필요할 것으로 판단된다.
전술한 바와 같이 일반적인 파라미터 추정 적응제어 법칙에서 시스템의 안정화가 달성되어도 상태변수가 원하는 값으로 수렴하지 않게 되는데본 연구에서 유도한 적응 제어 법칙에 의해 최종 수렴하는 피치 자세각에 대한 분석을 수행할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	무인항공기의 주요 임무는 무엇인가?	무인항공기(UAV, Unmanned Aerial Vehicles) 기술은 지난 수 십년간 눈부신 발전을 거듭하여 실전의 다양한 임무에 본격적으로 투입되고 있는 상황이다. 무인항공기의 주요 임무 가운데 하나인 감시, 정찰 임무를 뛰어 넘어 최근에 무인전투기(UCAV, Unmanned Combat Aerial Vehicles) 기술에 대한 관심이 급격히 증대하고 있다. 무인전투기의 경우 기존 무인항공기에 비해 적의 레이더 탐지를 회피하기위한 스텔스(Stealth) 기능이 필수적이며, 다양한 설계 형상이 시도되고 있다.
	적응제어기는 어떤 기법인가?	이러한 시도 가운데 대표적인 적응제어기 (Adaptive Controller)는 제어 대상의 불확실성이 크거나 외란 또한 고장이 발생했을 때 목표로 하는 성능을 발휘할 수 있는 유용한 제어기법으로 알려져 있다. 적응 제어의 역사는 비교적 오래되었으며 이미 많은 연구가 진행되었고, 실제 시스템에 적용되고 있는 것으로 알려져 있다.
	UCAV의 필수적인 기능은 무엇인가?	무인항공기의 주요 임무 가운데 하나인 감시, 정찰 임무를 뛰어 넘어 최근에 무인전투기(UCAV, Unmanned Combat Aerial Vehicles) 기술에 대한 관심이 급격히 증대하고 있다. 무인전투기의 경우 기존 무인항공기에 비해 적의 레이더 탐지를 회피하기위한 스텔스(Stealth) 기능이 필수적이며, 다양한 설계 형상이 시도되고 있다. 이러한 형상 변화로 인하여 비행체의 고유 정적안정성이 저하될 수 있어 새로운 비행제어 기법의 적용이 요구되고 있다.

참고문헌 (14)

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Mo, L., Chen, and R.K. Mehra, "Adaptive Control Design for Nonaffine Models Arising in Flight Control", AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 27, No. 2, March-April, 2004, pp. 209-217.

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How, J.P., Teo, J., and Michini, B. "Adaptive Flight Control Experiment using RAVEN", Proceedings of the 14th Yale Workshop on Adaptive and Learning Systems, New Haven, CT, Jun. 2008, 205-210.
Wise, K.A., Lavretsky, E., and Hovakimyan, N., Cao, C., and Wang, J., "Verifiable Adaptive Flight Control : UCAV and Aerial Refueling", AIAA, Guidance, Navigation, and Control Conference, August 18-21, Honolulu, Hawaii, 2008.
Knoebel, N.B., Osborne, S.R., Matthews, J.S., and Beard, R.W., "Computationally Simple Model Reference Adaptive Control for Miniature Air Vehicles", American Control Conference, June, 1996.
Cao, C., and Hovakimyan, N., "Design and Analysis of a Novel ${\mathscr{L}}_1$ Adaptive Control Architecture with Guaranteed Transient Performance, Part I; Control Signal and Asymptotic Stability", In Proceedings of American Control Conference, 2006.
Cao, C. and Hovakimyan, N., "Design and Analysis of a Novel ${\mathscr{L}}_1$ Adaptive Control Architecture with Guaranteed Transient Performance, Part II; Guaranteed Transient Response", In Proceedings of American Control Conference, 2006.
Nguyen, N.T., "Robust Optimal Adaptive Control Method with Large Adaptive Gain", AIAA Infotech@Aerospace Conference and AIAA Unmanned Unlimited Conference, April, 2009.
Beard, R.W., Knoebl, N., Cao, C. and N. Hovakimyan, "An ${\mathscr{L}}_1$ Adpative Pitch Controller for Miniature Air Vehicles", AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit, August, 2006, Keystone, Colorado.
B., Kim and Calise, A.J. "Nonlinear Flight Control using Neural Networks", IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 20, No. 1, Jan.-Feb., 1997.
Calise, A.J. and Rysdyk, R.T., "Nonlinear Adaptive Flight Control using Neural Networks", Proceedings of Aircraft Symposium, Georgia Institute of Technology, 1998, Vol. 36.

상세보기
Lim H.C. and Bang, H.C., "Adaptive Control for Satellite Formation Flying Under Thrust Misalignment", ACTA Astronautica, Vol. 65, Issues 1-2, pp.112-122, Jul-Aug, 2009.

상세보기
Jung, D. and Tsiotras, P. "Modeling and Hardware-in-the-Loop Simulation for a Small Unmanned Aerial Vehicles", AIAA Infotech@Aerospace, 2007 Conference and Exhibit, Rohnert Park, CA, May, 2007.

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