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제안 방법
- 다음으로 샘플링 시간(4=0.01)와 유리하알함수 전개 항수를 8항(m=8)으로 하였으며 Matlab v6.0< 이용하여 시뮬레이션 하였고 50초까지의 데이터를 얻었다.
- 다음으로 섐플링 시간(Q와 유리하알함수 전개항수 (m)이 주어질 때 제어기 파라미터의 적응 규칙을 2장에서 소개된 미소구간에서의 유리하알변환을 이용하여 구하여 보자. 식 (22), (23), (26), (27)을 미소구간에서의 유리 하알 변환을 척 용하기 위 하여 시 스 템을 #로 스케일링한 후 양변을 적분하면 다음과 같다.
- 뽄 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 미소구간에서 유리하알변환을 적용할 수 있는 방법과 미소구간에서 함수의 미분값과 적분값을 계산할 수 있는 방법을 제안하였고, 유리하알변환을 이용하여 임의의 샘플링 시간을 취하여 실시간 계수오 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 제안하는 방법들을 이용하여 현재구간의 대이더와 이전구간에서의 데이터들만을 이용하여 살시간으로 기준 모델 적웅 제어를 수행하는 과정을 보였다. 이는 본 논문외 방법이 일반화된 알고리즘으로 신뢰성 있계 적용될 수 있으며 보다 간단히 제어기를 설계할 수 있음을 보았다.
- 제어기의 파라미터를 추정하는 적웅규칙은 미분방정식의 형태로 표현되며, 이러한 미분방정식의 해를 구함으로써 제어기 파라미터를 조정하게 된다. 본 연구에서는 미소 구간에 서 의 유리 하알함수변환을 이 용하여 현 재 구간의 데이터와 이전구간의 데이터들만을 사용하여 적분 함수를 계산할 수 있는 방법을 제안하며 하알함수를 이용하여 임의의 샘플링 시간을 취하여 계산할 수 있는' 방법을 제안한다. 제안되는 방번들을 이용하여 이전의 직교 함수가 가지지 못했던 실시간 계산이 가능하도록 할 것이며 Robust MRACXMRAC : Model Reference Adaptive Control)에서 미분방정식으로 표현되는 제어기 파라미터 조정 법칙을 실시간으로 대수적 알고리즘을 이용하여 수행할 것이다.
- 필요하다. 뽄 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 미소구간에서 유리하알변환을 적용할 수 있는 방법과 미소구간에서 함수의 미분값과 적분값을 계산할 수 있는 방법을 제안하였고, 유리하알변환을 이용하여 임의의 샘플링 시간을 취하여 실시간 계수오 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 제안하는 방법들을 이용하여 현재구간의 대이더와 이전구간에서의 데이터들만을 이용하여 살시간으로 기준 모델 적웅 제어를 수행하는 과정을 보였다.
- 본 연구에서는 미소 구간에 서 의 유리 하알함수변환을 이 용하여 현 재 구간의 데이터와 이전구간의 데이터들만을 사용하여 적분 함수를 계산할 수 있는 방법을 제안하며 하알함수를 이용하여 임의의 샘플링 시간을 취하여 계산할 수 있는' 방법을 제안한다. 제안되는 방번들을 이용하여 이전의 직교 함수가 가지지 못했던 실시간 계산이 가능하도록 할 것이며 Robust MRACXMRAC : Model Reference Adaptive Control)에서 미분방정식으로 표현되는 제어기 파라미터 조정 법칙을 실시간으로 대수적 알고리즘을 이용하여 수행할 것이다.
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