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Sigma-Pi 신경망을 이용한 틸트덕트 무인기의 제어기 설계연구
Control Law Design for a Tilt-Duct Unmanned Aerial Vehicle using Sigma-Pi Neural Networks 원문보기

항공우주시스템공학회지 = Journal of aerospace system engineering, v.11 no.1, 2017년, pp.14 - 21  

강영신 (한국항공우주연구원 비행제어연구팀) ,  박범진 (한국항공우주연구원 비행제어연구팀) ,  조암 (한국항공우주연구원 비행제어연구팀) ,  유창선 (한국항공우주연구원 비행제어연구팀)

초록
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매우 큰 정안정성($C_{L{\alpha}}$)을 갖는 틸트덕트 운동모델에 대해 선형 파라미터를 갖는 Sigma-Pi 신경망(SPNN) 제어법칙을 적용하였다. 기존의 비례적분미분(PID) 제어기는 매우 큰 정안정성을 갖는 운동모델이 갖는 강한 기수숙임 문제를 해결하기 어려웠고 이로인해 제어성능을 높일 수 없었다. 이와 달리 외부루프와 내부루프에 모두 적용된 SPNN 제어기는 동역학역변환 및 모델오차를 줄일 수 있는 의사적응제어 명령을 이용해서 과도한 안정성을 개선할 수 있었다. 이를 검증하기 위해서 경로점 추종 시뮬레이션을 이용해서 PID제어 성능과 SPNN제어 성능을 비교하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

A Linear parameterized Sigma-Pi neural network (SPNN) is applied to a tilt-duct unmanned aerial vehicle (UAV) which has a very large longitudinal stability ($C_{L{\alpha}}$). It is uncontrollable by a proportional, integral, derivative (PID) controller due to heavy stability. It is shown ...

주제어

#신경망   #제어법칙   #틸트덕트 무인기   #수직이착륙   #천이  

참고문헌 (15)

  1. Martin, P. and Tung, C., "Performance and Flowfield Measurements on a 10-inch Ducted Rotor VTOL UAV," Proceedings of the 60th Annual Forum of the A merican Helicopter Society, Baltimore, MD, June 7-10, 2004. 

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  6. H. K. Khalil, 2002, Nonlinear Systems, 3rd Ed., Prentice Hall, New Jersey. 

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  9. Kim, B.M., Kim, B.S, Kim, N.W., "Trajectory Tracking Controller Design Using Neural Networks for a T iltrotor Unmanned Aerial Vehicle", Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journ al of Aerospace Engineering August 1, 2010, Vol. 224, No. 8, pp. 881-896. 

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  10. Kang YS, Kim NW, Kim BS, et al. Autonomous Waypoint Guidance for Tilt-rotor Unmanned Aerial Veh icle that Has Nacelle Fixed Auxiliary Wings. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G - Journal of Aerospace Engineering 2014; Vol. 228, No.14, pp. 2695-2717. DOI:10.1177 /09544100145 25127. 

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  12. P. Kim, Rigid Body Dynamics for Beginners - Euler Angles & Quaternions, CreateSpace Independent Publishing Platform, USA, 2013, pp.64-69. 

  13. Kang, Y.S., Park, B.J., Cho, A. Yoo, C.S., Choi, S. W., "Control Law Design for Tilt-Duct UAV", 2013 Fall Aerospace System Conference, 2013.11.01. Kyungju. 

  14. Eric N. Johnson and Anthony J. Calise, "Pseudo-Control Hedging: A new method for adaptive control", Advances in Navigation Guidance and Control Technology Workshop November 1-2, 2000, Redstone Arsenal, Alabama. 

  15. Rysdyk, R. T. and Calise, A. J. "Nonlinear Adaptive Flight Control Using Neural Networks," IEEE Controls Systems Magazine, Vol. 18, No. 6, Dec 1998, pp. 14-25. 

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