[논문]Hexacopter의 대칭성을 이용한 구동기 고장 추정 방법

이찬혁; 박민기

doi:10.5302/j.icros.2016.16.0082

[국내논문] Hexacopter의 대칭성을 이용한 구동기 고장 추정 방법
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제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.22 no.7, 2016년, pp.519 - 523

이찬혁 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과) , 박민기 (서울과학기술대학교 전자IT미디어공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a method of estimating the actuator faults of a hexacopter without using encoders when one or more of six actuators do not operate normally. In the case of the hexacopter, a Pseudo-Inverse matrix is generally used to obtain the rotational speed of the actuators because the matrix that transforms the rotational speed of the actuators into the thrust and torque of the body coordinate system is not a square matrix. However, the method based on the Pseudo-Inverse matrix cannot detect the actuator faults correctly because the Pseudo-Inverse matrix is approximate. In the proposed method, the actuator faults are estimated by modifying the transform matrix using the property that the actuators of the hexacopter are symmetrical. The simulation results show the effectiveness of the proposed method when faults occur in one or more of the six actuators.

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AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 Hexacopter의 구동기에 문제가 발생한 경우 엔코더와 같은 센서를 쓰지 않고, 문제가 발생한 구동기를 구별하는 방법을 제안하였다. Hexacopter의 대칭성을 이용해 힘, 토크와 구동기의 회전속도 관계행렬을 변형하고, 동역학 모델링과 변형한 관계행렬을 이용해 동체 좌표계의 힘, 토크로부터 계산한 변형된 회전속도 값을 얻어 구동기의 레퍼런스 회전속도 입력 값과 비교하였다.

가설 설정

Hexacopter의 구동기 중 하나 이상의 구동기에서 출력이 떨어지는 상황을 가정한 시뮬레이션으로 유효성을 검증하였다.
과정 2: 비정상으로 판단된 과 %이 있는 경우, R” 과 의 교집합에 속하는 문제가 발생한 구동기를 찾는다.
과정 4: 문제가 발생한 구동기를 구별할 수 없는 경우 구동기에 문제가 발생한 상황만 알린다. 문제가 발생한 구동기를 구별할 수 있는 경우, 문제가 발생한 구동기의 번호와 추정 회전속도를 알린다.
참고문헌[9]을 참고하여 구동기의 레퍼런스 입력에 비해 출력이 떨어진 각 구동기의 비율을 a‘G = l, ..., 6)이라고 할 때, 2초 이후에 % =0.9, % = 0.8으로 하나 이상인 두 개의 구동기에 문제가 발생한 상황을 가정하여 시뮬레이션을 실행하였다.

제안 방법

구별하는 방법을 제안하였다. Hexacopter의 대칭성을 이용해 힘, 토크와 구동기의 회전속도 관계행렬을 변형하고, 동역학 모델링과 변형한 관계행렬을 이용해 동체 좌표계의 힘, 토크로부터 계산한 변형된 회전속도 값을 얻어 구동기의 레퍼런스 회전속도 입력 값과 비교하였다. 비교한 값으로 문제가 발생한 Hexacopter의 구동기를 구별하고, 구동기의 레퍼런스 회전속도 입력을 이용해 하나 이상의 구동기에서 문제가 발생한 경우, 구동기의 개수만큼 칼만 필터를 사용[6]하지 않고 문제가 발생한 구동기의 회전속도를 추정할 수 있었다.
구동기의 모터에 센서로 엔코더를 달아 문제가 발생한 구동기의 실제 회전속도를 측정하는 방법도 있지만 일반적으로 가격과 무게를 줄이기 위해 엔코더가 없는 경우가 많다. 따라서 Multicopter의 동역학 모델링을 이용해 관성 센서로부터 동체 좌표계의 힘, 토크 값을 구한 뒤 구동기 회전속도와의 관계를 이용해 현제 구동기의 회전속도를 주정한다.
본 논문에서는 Hexacopter의 대칭성을 이용해 힘, 토크와 구동기의 회전속도 관계행렬을 변형한다. 동역학 모델링과 변형한 관계행렬을 이용해 문제가 발생한 Hexacopter의 구동기를 구별하고, 레퍼런스 회전속도 입력을 이용해 별도의엔코더를 사용하지 않고도 문제가 발생한 구동기의 회전속도를 추정할 수 있다.
하지만 Hexacopter 는 역행렬이 존재하지 않으므로 Pseudo-Inverse 행렬 대신 제안한 방법을 사용한다. 그림 5 처럼 2초에 %, 氏4, %가 비정상으로 판단되고 그 교집합에 속하는 구동기의 회전속도 제곱인 # , # 에 문제가 발생한 것으로 판별되며 가정한 상황과 일치한다.

성능/효과

단, 구동기에 문제가 발생한 모든 경우에 대해서 고장추정을 할 수 없었고, 제한적으로 세 개의 구동기까지 고장 판단이 가능하였다. 추가적인 센서를 사용하지 않으므로 Hexaoopter의 가격과 무게를 줄이고, 안정성을 확보하는 데 유용하게 사용될 수 있다.
Hexacopter의 대칭성을 이용해 힘, 토크와 구동기의 회전속도 관계행렬을 변형하고, 동역학 모델링과 변형한 관계행렬을 이용해 동체 좌표계의 힘, 토크로부터 계산한 변형된 회전속도 값을 얻어 구동기의 레퍼런스 회전속도 입력 값과 비교하였다. 비교한 값으로 문제가 발생한 Hexacopter의 구동기를 구별하고, 구동기의 레퍼런스 회전속도 입력을 이용해 하나 이상의 구동기에서 문제가 발생한 경우, 구동기의 개수만큼 칼만 필터를 사용[6]하지 않고 문제가 발생한 구동기의 회전속도를 추정할 수 있었다.
발생한 것이다. 여섯 개의 구동기 중 세 개에 문제가 발생한 모든 경우는 아니지만 두 가지 경우에 대해 고장 판단이 가능하고, 마찬가지로 여섯 개의 구동기 중 두 개에 문제가 발생한 모든 경우는 아니지만 아홉 가지 경우에 대해 고장 판단이 가능하며 구동기 한 개에 문제가 발생한 경우는 모두 고장 판단이 가능하다. 따라서 구동기에 문제가 발생한 모든 경우가 아닌, 제한적이지만 하나 이상인 세 개의 구동기에 문제가 발생한 경우까지 판단 가능하였다.

후속연구

향후 제안한 방법을 이용해 추정한 문제가 발생한 구동기의 출력 비율을 Hexacopter의 제어에 다시 적용하는 방법과 Hexacopter의 센서로부터 힘, 토크 계산을 할 때, 관성 센서의 잡음에 영향을 받을 수 있는 본 논문의 힘, 토크 계산 방법 대신 옵저버 (Observer) 를 사용해 추정하는 연구를 진행하여 Qctocopter에도 적용할 계획이다.

참고문헌 (10)

A. Freddi, S. Longhi, and A. Monteriu, "Actuator fault detection system for a mini-quadrotor," 2010 IEEE International Symposium on Industrial Electronics, IEEE, pp. 2055-2060, Jul. 2010.
M. H. Amoozgar, A. Chamseddine, and Y. Zhang, "Experimental test of a two-stage Kalman filter for actuator fault detection and diagnosis of an unmanned quadrotor helicopter," Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 70, no. 1-4, pp. 107-117, 2013.

상세보기
H. A. Izadi, Y. Zhang, and B. W. Gordon, "Fault tolerant model predictive control of quad-rotor helicopters with actuator fault estimation," International Federation of Automatic Control (IFAC) Proceedings Volumes, vol. 44, no. 1, pp. 6343-6348, Aug. 2011.
M. Moghadam and F. Caliskan, "Actuator and sensor fault detection and diagnosis of quadrotor based on two-stage Kalman filter," Proc. of Australian Control Conference (AUCC), 2015 5th Australian, IEEE, pp. 182-187, Nov. 2015.
A. Freddi, S. Longhi, A. Monteriu, and M. Prist, "Actuator fault detection and isolation system for an hexacopter," Proc. of Mechatronic and Embedded Systems and Applications (MESA), 2014 IEEE/ASME 10th International Conference on. IEEE, pp. 1-6, Sep. 2014.
J. Ge, B. Lefevre, M. Roemer, and R. Martin, "Integrated health monitoring and fault adaptive control for an unmanned hexrotor helicopter," Society of Automotive Engineers (SAE) Technical Paper, Report, DOI no. 2013-01-2331, Sep. 2013.
H. Kim, H. S. Jeong, K. T. Chong, and D. J. Lee, "Dynamic modeling and control techniques for multi-rotor flying robots," Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A, vol. 38, no. 2, pp. 137-148, 2014.

원문보기 상세보기
J. S. Wang, "A study on the modelling and attitude control of a quad-rotor," M. S. Thesis (in Korean), The Graduate School Hoseo University, 2012.
Y. Y. Chang, S. T. Lim, T. H. Kim, K. H. Lee, S. J. Beak, and K. T. Chong, "Design and simulation quadrotor controller for stable positioning control," Proc. of Conference on Information and Control Systems (in Korean), vol. 2011, no. 10, pp. 205-206, 2011.
C. H. Lee and M. K. Park, "Actuator fault estimation method of hexacopter," Proc. of 2016 31st Institute of Control, Robotics and Systems (ICROS) Annual Conference (in Korean), Seoul, pp. 165-166, Mar. 2016.

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