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[국내논문] 신경회로망 보상기를 이용한 무인헬리콥터의 비선형적응제어
Nonlinear Adaptive Control of Unmanned Helicopter Using Neural Networks Compensator 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.38 no.4, 2010년, pp.335 - 341  

박범진 (한국항공우주연구원) ,  홍창호 (충남대학교 항공우주공학과)

초록
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PD 제어기 기반으로 설계된 무인헬리콥터의 내부루프 제어기의 성능을 향상시키기 위 하여 한 개의 신경회로망이 적용되었다. 오차방정식의 응답특성 기반으로 설계된 PD 제어기는 운동모델의 비선형성에 의해 성능이 저하된다. 이러한 비선형성은 운동모델로부터 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)로 분리되었고 신경회로망의 출력에 의해 보상되었다. 신경회로망의 학습에는 제어기 안정성 보장을 위하여 리야프노프의 직접방법(Lyapunov's direct method)으로부터 유도된 온라인 가중치 적응법칙이 이용되었다. 신경회로망에 의한 PD제어기의 성능향상은 비선형성을 갖고 있는 무인헬리콥터의 수치시뮬레이션 결과로 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

To improve the performance of inner loop based on PD controller for a unmanned helicopter, neural networks are applied. The performance of PD controller designed on the response characteristics of error dynamics decreases because of uncertain nonlinearities of the system. The nonlinearities are deco...

주제어

#적응 제어   #운동 역변환 모델   #신경회로망   #무인헬리콥터  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 오차방정식의 응답특성을 기반으로 간단히 설계된 PD제어기에 신경회로망을 적용하여 비선형성에 의한 성능저하를 줄이는 방법을 제안하였다. 여기서 적용된 신경회로망은 시스템이 갖고 있는 비선형성에 대한 적응 보상기 역할을 수행한다.
  • 본 논문에서는, 오차방정식의 응답특성을 기반으로 설계된 PD 제어기에 신경회로망을 적용시켜 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. PD 제어기의 신호를 증대시키는 신경회로망이 출력은 제어입력으로부터 분리된 비선형성인 MDIM을 보상하는데 이용된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
선형제어기를 이용하여 이러한 비선형성을 극복하기 위해서 필요한 조건은? 로터의 추력벡터와 토크차이로 자세제어를 하는 무인헬리콥터는 비선형성이 매우 강한 시스템이다. 선형제어기를 이용하여 이러한 비선형성을 극복하기 위해서는 큰 이득 값이 요구되거나, 시스템의 비선형성이 고려된 다양한 제어기 설계조건을 만족하는 이득 스케줄링이 필요하다.
변형된 운동 역변환 모델은 무엇을 나타내는가? 여기서 h(x,δ,#) 는 변형된 운동 역변환 모델(Modified Dynamic Inversion Model, MDIM)이라하며 시스템의 비선형성 및 모델 불확실성을 나타낸다. MDIM은 신경회로망의 출력을 이용하여 근사될 수 있다[5].
단일입출력 시스템의 피드백선형화 과정에서 도출되는 비선형성 자체를 두 개의 신경회로망을 적용하여 보상하는 것의 문제점은? 초기에는 단일입출력 시스템의 피드백선형화 과정에서 도출되는 비선형성 자체를 두 개의 신경회로망을 적용하여 보상하였다. 그러나 이러한 방법은 분모 부분에 해당하는 비선형성이 0이 되는 특이점을 피하기 위해 학습방법을 제한해야 하는 문제점이 있다[1,4]
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (5)

  1. F.L. Lewis, K. Liu, and A. Yesildirek, “Neural Net Robot Controller with Guaranteed Tracking Performance”, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 6, No. 3, May 1995, pp. 03-715. 

    상세보기 crossref

  2. N. Hovakimyan, F. Nardi, and N. Kim, "Adaptive Output Feedback Control of Uncertain Nonlinear Systems Using Single-Hidden-Layer Neural Networks", IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 13, No. 6, Nov. 2002, pp. 420~1431. 

    상세보기 crossref

  3. F. L. Lewis, S. Jagannathan and A. Yesildirek, "Neural Network Control of Robot Manipulator and Nonlinear Systems", Taylor and Francis, 1999. 

  4. 박범진, 홍창호, 석진영, “신경회로망을 이용한 헬리콥터 적응 비선형 제어”, 한국항공우주학회지, 제32권 제4호, 2004. 5, pp. 24~33. 

    원문보기 상세보기

  5. 박범진, 홍창호, 석진영., “신경회로망을 이용한 무인헬리콥터 적응출력피드백제어,” 한국항공우주학회지, 제35권 제11호, 2007. 11, pp. 990~998. 

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