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인공신경망 PID를 이용한 무인항공기 터보제트 엔진 제어
Turbojet Engine Control of UAV using Artificial Neural Network PID 원문보기

한국항행학회논문지 = Journal of advanced navigation technology, v.18 no.2 = no.65, 2014년, pp.107 - 113  

김대기 (한서대학교 항공전자공학과) ,  홍교영 (한서대학교 항공전자공학과) ,  안동만 (한서대학교 항공전자공학과) ,  홍승범 (한서대학교 항공전자공학과) ,  지민석 (한서대학교 항공전자공학과)

초록
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본 논문에서는 무인항공기용 소형 터보제트엔진에 대해 압축기 서지현상 및 화염소실을 방지하면서 과도응답 특성을 개선하는 제어기를 설계하였다. 인공신경망과 PID 제어 알고리즘을 적용하는 터보제트엔진 제어기를 설계하고 인공신경망 역전파 알고리즘을 사용하였다. 터보제트 엔진의 가 감속 시 서지현상과 flame-out 현상을 방지하기 위해 연료 유량 제어 입력을 인공신경망 PID 제어기로 생성한다. 생성된 연료 유량 제어 입력은 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴할 수 있도록 제어기를 설계한다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 이득 값에 따른 응답특성 비교 분석 및 신속하고 안전하게 원하는 속도로 수렴하는 제어성능을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, controller Propose to prevent compressor surge and improve the transient response of the fuel flow control system of turbojet engine. Turbojet engine controller is designed by applying Artificial Neural Network PID control algorithm and make an inference by applying Artificial Neural ...

주제어

#Turbojet engine   #Artificial Neural Network PID controller   #Surge control   #Fuel flow control  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 인공신경망 PID 제어기법이 적용된 소형 무인항공기용 터보제트 엔진 속도 제어기를 설계하였다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션을 통해 안전하며 속도, 압력, 온도 및 연료유량에 대해 정상상태에서 요구되는 성능을 유지하고 빠른 응답특성을 확인하였고, 고전적인 PID 제어기와 비교를 통하여 인공신경망 PID 제어기 성능의 우수성을 입증하였다.
  • 본 연구에서는 연료유량을 입력으로 하는 단일 입 · 출력 시스템 터보제트 엔진에 대해 설계한 인공신경망(ANN : artificial neural network) PID 제어 기법을 사용하여 터보 제트 엔진의 속도를 제어하고 가 · 감속 시 발생할 수 있는 서지현상 및 flame-out현상은 설계한 제어기를 통해 연료 유량을 제어함으로써 방지하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
무인항공기란 무엇인가? 무인항공기(UAV : unmanned aerial vehicle)란 일반적으로 조종사 없이 사전에 입력된 프로그램에 따라 또는 비행체 스스로 주위의 장애물, 항로를 인식하고 판단하여 자율 비행(autonomous flying)하는 비행체를 말한다. 소형 무인 항공기용 터보제트 엔진은 시스템들이 디지털 전자식으로 구현되어야 하고, 공기흡입구와 노즐의 안내깃, 공기 블리드 밸브, 과급기, 윤활 계통, 제동 계통 등에서도 다양한 제어방법을 필요로 한다.
역전파(back propagation) 알고리즘이란 무엇인가? 본 연구에서는 지도학습의 일종인 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하였다. 역전파 알고리즘은 오차를 정정하는 규칙으로서, 입력에 대해 원하는 반응과 실제로 얻어진 것들에 대한 차이를 줄여나가는 것이다.
일반적인 다층신경망을 구성하는 3개의 층은 무엇인가? 인공신경망은 생물학적 뉴런의 동작원리를 모사한 정보처리 시스템으로 다수의 뉴런들이 층 구조 형태로 연결되어 있다. 일반적인 다층신경망은 입력 층(input layer), 은닉 층(hidden layer), 출력 층(output layer)의 세 개의 층을 갖는다. 이 세 개의 층은 각자 고유한 기능을 가지며 수행하는 연산이 서로 다르다.
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참고문헌 (8)

  1. M. Montazeri-Gh, H. Yousefpour and S. Jafari, "Fuzzy logic computing for design of gas turbine engine fuel control system," in Computer and Automation Engineering (ICCAE), Singapore, Vol.5, pp. 723-727, 2010. 

  2. H. Y. Cao and F. M. Peng, "Optimization of engine speed neural network PID controller based on genetic algorithm," in Computational Intelligence and Design(ISCID), Hangzhou: China, Vol.2, pp. 271-274, 2011. 

  3. M. Jing, "Adaptive control of the aircraft turbojet engine based on the neural network," in International Conference. Computational Intelligence and Security, Guangzhou: China, Vol. 1, pp. 937-940, 2006. 

  4. H. Badihi, A. Shahriari and A. Naghsh, "Artificial neural network application to fuel flow function for demanded jet engine performance," in IEEE Aerospace Conference, Big Sky: MT, pp 1-7. 2009. 

  5. X. Yao, "Evolving artificial neural networks," Proceedings of The IEEE, Vol 87, No.9, pp. 1423-1447, Sep. 1999. 

  6. I. S. Oh, Pattern Recognition, Seoul, Korea: Kyobobook, 2012. 

  7. L. Xu, "General fuzzy neural network: theory and applications," in IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Seoul: Korea, Vol. 3, pp. 1649-1654, 1999. 

  8. J. Y. Lee and J. S. Lim "Artificial neural network approach to selection of enhanced oil recovery method," The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers, Vol. 45, No. 6, pp. 719-726, 2008. 

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