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이산시간에서의 장주기모델에 관한 다개체시스템의 T-S 퍼지 군집제어
T-S Fuzzy Formation Controlling Phugoid Model-Based Multi-Agent Systems in Discrete Time 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.26 no.4, 2016년, pp.308 - 315  

문지현 (인하대학교 전자공학과) ,  이재준 (인하대학교 전자공학과) ,  이호재 (인하대학교 전자공학과) ,  김문환 (LIG 넥스원 해양연구소)

초록
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본 논문은 이산시간 장주기모델로 구성된 다개체시스템의 타카기-수게노(Takagi-Sugeno: T-S) 퍼지 군집제어 기법을 제안한다. 이산시간 모델은 오일러(Euler) 방법을 이용하여 유도한다. 이에 대한 T-S 퍼지 모델은 피드백 선형화 기법을 통해 구성하며, 이를 점근적으로 안정화하기 위한 퍼지제어기를 설계한다. 제어기 설계조건은 선형행렬부등식의 형태로 표현된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper addresses a formation control problem for a phugoid model-based multi-agent system in discrete time by using a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model-based controller design technique. The concerned discrete-time model is obtained by Euler's method. A T-S fuzzy model is constructed through a fee...

주제어

#다개체 시스템   #장주기모델   #이산시간   #T-S 퍼지 시스템  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 장주기 모델의 근사 이산시간모델의 군집제어기 설계를 논하였다. 네트워크의 그래프를 기반하여 다개체시스템의 오차동역학을 구성하고 비선형제어기를 도입하여 T-S 퍼지모델을 유도하였다.
  • 본 논문은 이산시간 장주기모델로 구성된 다개체 시스템의 군집제어 방법을 개발한다. 장주기모델은 비선형 요소를 포함하며, 정현파의 궤적을 갖는다.

가설 설정

  • 각 개체 Sk, k∊ {1,2,3}의 네트워크는 그림 2와 같이 구성됨을 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
다개체시스템이란 무엇인가? 최근 다개체시스템(multi-agent systems)을 위한 제어 이론 연구가 활발하다 [6-8]. 다개체시스템이란 여러 개체들이 자신의 정보를 네트워크를 통하여 공유하는 시스템이다. 다개체시스템의 군집제어(formation control)란 다개체시스템에 속하는 개체들의 정보가 점근적으로 일치되도록 하는 제어이다.
군집제어는 어디서 착안한 개념인가? 다개체시스템의 군집제어(formation control)란 다개체시스템에 속하는 개체들의 정보가 점근적으로 일치되도록 하는 제어이다. 이 개념은 자연에서 물고기나 새의 떼가 편대를 이루어 효율적으로 이동하는 현상에 착안한 개념이다. 군집제어는 리더(leader)가 존재하는 집중형(centralized)과 리더가 없는 분산형(decentralized)으로 구분 할 수 있다 [9].
항공기에 작용하는 세 가지 모멘트는 무엇인가?  이 때, 항공기는 일정한 고도와 속력을 유지하며 각운동은 발생하지 않는다. 항공기에는 롤링 (rolling), 피칭(pitching), 요잉(yawing)의 세 가지 모멘트(moment)가 작용하는데, 각 모멘트들의 방향은 서로 직교하므로 한 모멘트의 발생이 다른 모멘트에 영향을 주지 않는다. 이 중에서 세로축 (vertical axis) 운동에 영향을 미치는 모멘트는 피칭 모멘트이고, 세로축 운동의 안정성에 가장 중요한 요소는 받음각의 안정성이다.
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참고문헌 (20)

  1. J. J. Bertin and M. L. Smith, Aerodynamics for Engineers, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1979. 

  2. P. Bhatta and N. E. Leonard, "A Lyapunov function for vehicles with lift and drag: Stability of gliding," in Proceedings of the 43rd IEEE Conference on Decision and Control, 2004, pp. 4101-4106. 

  3. J. G. Graver, "Underwater gliders: Dynamics, control and design," Ph.D. dissertation, Princeton University, 2005. 

  4. J. H. Moon, S. C. Jee, and H. J. Lee, "Output-feedback control of underwater gliders by buoyancy and pitching moment control: Feedback linearization approach," International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 14, no. 1, pp. 255-262, 2016. 

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  5. P. Bhatta and N. E. Leonard, "Nonlinear gliding stability and control for vehicles with hydrodynamic forcing," Automatica, vol. 44, pp. 1240-1250, 2008. 

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  6. Z. Li, X. Liu, P. Lin, and W. Ren, "Consensus of linear multiagent systems with reduced-order observer-based protocols," Systems & Control Letters, vol. 60, pp. 510-516, 2011. 

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  7. H. S. Kim, Y. H. Joo, and J. B. Park, "Formation control for swarm robots using artificial potential field," Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 22, pp. 476-480, 2012. 

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  8. H. Jung and D. H. Kim, "Rank-based formation for multiple robots in a local coordinate system," Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 25, pp. 42-47, 2015. 

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  9. F. Giulietti, L. Pollini, and M. Innocenti, "Autonomous formation flight," IEEE Control Systems Magazine, vol. 20, pp. 34-44, 2000. 

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  10. A. Zecevic and D. Siljak, "A new approach to control design with overlapping information structure constraints," Automatica, vol. 41, pp. 265-272, 2005. 

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  11. M. H. Kim, H. J. Lee, J. B. Park, D. B. Cha, and Y. H. Joo, "A decentralized control technique for experimental nonlinear helicopter systems," Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 12, pp. 80-84, 2002. 

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  12. K. Tanaka, T. Ikeda, and H. Wang, "Fuzzy regulators and fuzzy observers: Relaxed stability conditions and LMI-based designs," IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 6, no. 2, pp. 250-265, 1998. 

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  13. F. W. Lanchester, Aerodonetics, London: A. Constable & Company Limited, 1908. 

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  15. D. Nesic, A. R. Teel, and P. V. Kokotovic, "Sufficient conditions for stabilization of sampled-data nonlinear systems via discretetime approximations," Systems & Control Letters, vol. 38, pp. 259-270, 1999. 

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  16. H. J. Lee and D. W. Kim, "Intelligent digital redesign revisited: Approximate discretization and stability limitation," Fuzzy Sets and Systems, vol. 159, pp. 3221-3231, 2008. 

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  17. H. J. Lee and D. W. Kim, "Performance recoverable intelligent digital redesign for fuzzy tracking controllers," Information Sciences, vol. 326, pp. 350-367, 2016. 

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  18. J. H. Moon and H. J. Lee, "Performance recovery of intelligent digital redesign for observer-based output feedback under immeasurable premise variables," IET Control Theory and Applications, vol. 9, no. 12, pp. 1846-1856, 2015. 

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  19. K. Tanaka and H. Wang, Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach, Wiley-Interscience, 2001. 

  20. S. C. Jee and H. J. Lee, "Sampled-data fault detection and isolation for nonlinear systems in T-S form: An approximate model approach," Fuzzy Sets and Systems, vol. 297, pp. 112-127, 2016. 

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