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문제 정의
- 대역통과 필터는 다양한 형태로 설계될 수 있으나, 본 연구에서는 실시간 제어 시스템에 적용하기 위해 2차의 저주파 통과 필터와 2차의 고주파 통과 필터의 조합으로 구현하여 통과대역의 컷오프 주파수를 개별적으로 조절할 수 있도록 구현하였다. 설계의 편의를 위해 아날로그 필터를 설계한 후에 디지털 IIR(Infinite impulse response) 필터로 변환하여 사용하였다.
제안 방법
- 시뮬링크에서는Fig. 6과 같이 필터링 할 신호, 필터의 분자와 분모 계수를 입력으로 받아 연산을 수행하고 필터링 된 신호를 출력하는 형태로 모델링하였다. 모델에 사용된 블록은 Product, Add 및 UnitDelay 세 가지이다.
- 8과 같다. PC의 USB 포트에 연결된 eZdsp의 JTAG 포트를 통해 컴파일된 object 파일을 로딩하여 실시간으로 실행하였다. 매 시간 스텝마다 모델의 입력과 출력 데이터를 기록하기 위하여 시리얼 통신을 사용하였다.
- PC의 USB 포트에 연결된 eZdsp의 JTAG 포트를 통해 컴파일된 object 파일을 로딩하여 실시간으로 실행하였다. 매 시간 스텝마다 모델의 입력과 출력 데이터를 기록하기 위하여 시리얼 통신을 사용하였다.
- 또한 센서 신호처리와 제어 알고리즘을 분리함으로써 제어기를 작동하지 않을 경우에도 진동정보를 개별적으로 획득할 수 있다. 본 연구에서는 낮은 주파수로 구동할 수 있는 진동제어 알고리즘과 제어 입력 계산에 필요한 가속도 신호처리 알고리즘을 구성하였다. 가속도 신호처리 알고리즘은 시뮬링크를 이용하여 모델링하고PIL(processor in the loop) 모드 시뮬레이션을 통해 실시간 작동 성능을 평가하였다.
- 두 번째는 신호처리 알고리즘을 제어기와 동일하게 40 Hz로 작동시키지만 1 kHz로 샘플된 데이터를 모두 이용하는 것이다. 본 연구에서는 두 번째 방법을 적용하여 샘플된 데이터를 25개씩 모아서 신호처리함수로 보내어 정보의 손실 없이 40 Hz 속도로 작동하는 모델을 구성하였다. LCH AVCS의 경우 14개의 가속도계를 사용하므로 입력되는 가속도 신호는 매 스텝마다 14×25=350개이다.
- 대역통과 필터는 위상변화를 수반하게 된다. 본 연구에서는 보다 넓은 영역에서 위상변화를 최소화하기 위해 Fig. 4의 Bode plot의 중심 주파수 주변 구간의 위상변화를 선형 방정식으로 추정하여 보상하는 방법을 적용하였다. 그 결과 Fig.
- 수립된 가속도 신호처리 알고리즘은 시뮬링크를 이용하여 모델링하였고,40 Hz로 동작하면서 1 kHz의 데이터를 처리하도록 설계하였다. 설계된 알고리즘 모델은 PIL모드 시뮬레이션을 통해 타겟 MCU에 탑재 및 실행되는 상태에서 실시간 동작 성능을 분석하였다. 가속도 추출 기능, 대역통과 필터 기능이 원활하게 동작함을 확인하고, 실행시간은 제한 값의 35.
- 대역통과 필터는 다양한 형태로 설계될 수 있으나, 본 연구에서는 실시간 제어 시스템에 적용하기 위해 2차의 저주파 통과 필터와 2차의 고주파 통과 필터의 조합으로 구현하여 통과대역의 컷오프 주파수를 개별적으로 조절할 수 있도록 구현하였다. 설계의 편의를 위해 아날로그 필터를 설계한 후에 디지털 IIR(Infinite impulse response) 필터로 변환하여 사용하였다. 저주파 통과 필터와 고주파 통과 필터의 전달함수는 식(14), (15)와 같다.
- 헬리콥터 동체 진동의 주성분인 N/rev 진동수의 변화가 크지 않은 특성을 고려하여 상대적으로 낮은 주파수로 작동 가능한 진동제어 알고리즘과 제어 입력 계산에 필요한 가속도 신호처리 알고리즘을 도출하였다. 수립된 가속도 신호처리 알고리즘은 시뮬링크를 이용하여 모델링하였고,40 Hz로 동작하면서 1 kHz의 데이터를 처리하도록 설계하였다. 설계된 알고리즘 모델은 PIL모드 시뮬레이션을 통해 타겟 MCU에 탑재 및 실행되는 상태에서 실시간 동작 성능을 분석하였다.
- 타겟 하드웨어를 사용할 수 있도록 Code Composer Studio V6, C2000 컴파일러, MATLAB Support Package 등을 설치하고, Simulink 환경설정을 구성하였다. 시뮬레이션 대상인 가속도 신호처리 모델을 Model Reference Block (MRB)으로 구현하고 가상의 에러 신호, 기준 신호 및 파라미터를 생성해 주는 블록을 만들어서 신호처리 MRB가 PIL 모드에서구동되도록 시뮬레이션을 수행하였다. 테스트 하네스 구성은 Fig.
- 잡음 제거를 위해 적용한 대역 통과 필터의 성능을 확인하기 위하여 기준 신호의 주파수를 4.67 Hz ~ 6.87 Hz로 변화를 주면서 시뮬레이션을 수행하였다. 이는 로터 회전수 280 rpm ~412 rpm, N/rev 주파수 23.
- PIL 모드 시뮬레이션을 수행하기 위해 AVCS제어기와 동일한 MCU인 Texas Instrument 사의 TMS320F28335를 장착한 평가 보드인 eZdspF28335를 활용하였다. 타겟 하드웨어를 사용할 수 있도록 Code Composer Studio V6, C2000 컴파일러, MATLAB Support Package 등을 설치하고, Simulink 환경설정을 구성하였다. 시뮬레이션 대상인 가속도 신호처리 모델을 Model Reference Block (MRB)으로 구현하고 가상의 에러 신호, 기준 신호 및 파라미터를 생성해 주는 블록을 만들어서 신호처리 MRB가 PIL 모드에서구동되도록 시뮬레이션을 수행하였다.
- 타코미터로부터 1/rev의 주파수와 방위각 정보를 추출하여 기준 신호로 사용하고, 14개의 가속도계가 0.1g부터 1.0g의 크기를 갖도록 입력신호를 만들어 주었다. 가속도 신호처리 함수를 통해 획득한 E C, ES 값으로 가속도 신호의 크기를 추정해 보면 Fig.
- 통과 대역을 결정하는 컷오프 주파수는 N/rev을 기준으로 ±0.6/rev 수준의 통과 대역을 가지도록 설정하여 전기적 잡음뿐만 아니라 로터 회전수의 하모닉 성분도 필터링 되도록 하였다.
- 여기서, 0는 컷오프 주파수, Q는 필터 감쇠특성을 조절하는 Q-factor이다. 통과 대역의 중심주파수에서 0 dB의 특성을 가지도록 Gain을 조절하였다. 필터 설계에 적용한 파라미터는 Table 1과 같다.
- 헬리콥터 동체 진동의 주성분인 N/rev 진동수의 변화가 크지 않은 특성을 고려하여 상대적으로 낮은 주파수로 작동 가능한 진동제어 알고리즘과 제어 입력 계산에 필요한 가속도 신호처리 알고리즘을 도출하였다. 수립된 가속도 신호처리 알고리즘은 시뮬링크를 이용하여 모델링하였고,40 Hz로 동작하면서 1 kHz의 데이터를 처리하도록 설계하였다.
대상 데이터
- PIL 모드 시뮬레이션을 수행하기 위해 AVCS제어기와 동일한 MCU인 Texas Instrument 사의 TMS320F28335를 장착한 평가 보드인 eZdspF28335를 활용하였다. 타겟 하드웨어를 사용할 수 있도록 Code Composer Studio V6, C2000 컴파일러, MATLAB Support Package 등을 설치하고, Simulink 환경설정을 구성하였다.
- 6과 같이 필터링 할 신호, 필터의 분자와 분모 계수를 입력으로 받아 연산을 수행하고 필터링 된 신호를 출력하는 형태로 모델링하였다. 모델에 사용된 블록은 Product, Add 및 UnitDelay 세 가지이다.
- 본 연구의 알고리즘을 적용할 대상인 LCH의로터 회전수 350 rpm 기준, N/rev 주파수는 29.17 Hz 이다. 이에 대해 40 Hz의 속도로 작동하는 제어알고리즘을 설계하였으며, 시뮬레이션을 통해 진동저감 성능을 확인한 바 있다[8].
- 6/rev 수준의 통과 대역을 가지도록 설정하여 전기적 잡음뿐만 아니라 로터 회전수의 하모닉 성분도 필터링 되도록 하였다. 본 연구의 적용 대상인 LCH의 경우 N=5, 로터회전수(1/rev)는 342~350 rpm 이다. 설계된 아날로그 필터를 1 kHz로 작동하는 디지털 필터로 변환하여 사용하였고, 주파수 응답 특성은 Fig.
- 시뮬링크에서 매 스텝마다 14×25개의 가속도 데이터를 연속적으로 처리하기 위해서 For Iterator Subsystem 블록을 사용하였다.
데이터처리
- 본 연구에서는 낮은 주파수로 구동할 수 있는 진동제어 알고리즘과 제어 입력 계산에 필요한 가속도 신호처리 알고리즘을 구성하였다. 가속도 신호처리 알고리즘은 시뮬링크를 이용하여 모델링하고PIL(processor in the loop) 모드 시뮬레이션을 통해 실시간 작동 성능을 평가하였다.
- 최적의 제어 입력을 계산하기 위해 평균제곱 오차(mean square error, MSE)를 목적함수로 설정하였다.
이론/모형
- 그러나 가속도계로 측정하는 에러 신호는 교란경로 신호 Y와 전방경로에 의해 유발되는 진동 CU가 혼합된 신호이므로 식 (5)의 최적 제어 입력을 실시간 제어시스템에 바로 적용할 수는 없다. 실시간 제어 시스템으로 구현하기 위해서 매 시간 스텝마다 제어 입력이 최적 해를 지향하도록 경사 하강법(gradient descent)을 이용한 제어 입력 업데이트 방법을 적용할 수 있다.
성능/효과
- 설계된 알고리즘 모델은 PIL모드 시뮬레이션을 통해 타겟 MCU에 탑재 및 실행되는 상태에서 실시간 동작 성능을 분석하였다. 가속도 추출 기능, 대역통과 필터 기능이 원활하게 동작함을 확인하고, 실행시간은 제한 값의 35.6% 이내에서 동작 가능함을 확인하였다.
- 4의 Bode plot의 중심 주파수 주변 구간의 위상변화를 선형 방정식으로 추정하여 보상하는 방법을 적용하였다. 그 결과 Fig. 10 하단과 같이 일반적인 필터와는 달리 넓은 영역에서 위상 변화가 없는 결과를 얻을 수 있었다. Fig.
후속연구
- 6%를 차지하였다. 실행시간 요구사항 충족여부에 대한 판단은 LCH AVCS 제어 알고리즘 소프트웨어 전체에 대한 실행시간 분석을 통해 입증할 예정이다.
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