초록 ▼

DMI-기법과 디지털 재설계에 의한 비행제어 시스템 설계 방법 연구
- DMI-기법과 게인 스케듈링 기법을 비교 연구하고 이를 고기동 성능을 갖는 비행체를 대상으로 비행성 요구도(HQ)를 기준으로 수직가속도 명령추종 제어시스템을 설계하였으며 이를 바탕으로 자동착륙 알고리즘을 설계하였음.
- DMI-기법의 문제점(작동기 시간지연 및 포화, DMI 오차 및 모델 불확실성)을 극복하기 위해 적응적 신경회로망 기법을 연구하고 이를 더욱 발전시켜 Antiwind-Up 알고리즘을 제안하였음. 모델 헬리곱터의 피치제어 시스템을 설계하

DMI-기법과 디지털 재설계에 의한 비행제어 시스템 설계 방법 연구
- DMI-기법과 게인 스케듈링 기법을 비교 연구하고 이를 고기동 성능을 갖는 비행체를 대상으로 비행성 요구도(HQ)를 기준으로 수직가속도 명령추종 제어시스템을 설계하였으며 이를 바탕으로 자동착륙 알고리즘을 설계하였음.
- DMI-기법의 문제점(작동기 시간지연 및 포화, DMI 오차 및 모델 불확실성)을 극복하기 위해 적응적 신경회로망 기법을 연구하고 이를 더욱 발전시켜 Antiwind-Up 알고리즘을 제안하였음. 모델 헬리곱터의 피치제어 시스템을 설계하여 이 기법의 우수성을 검증하였음.
- 디지털 재설계를 위하여 샘플링 선정문제에 대해 연구하고 이를 모델 헬리곱터의 피치제어 로직을 디지털 제어로직으로 재설계를 수행하였음.
본 연구에서는 “DMI-기법”에 의한 강건 디지털 비선형 제어시스템을 설계할 수 있는 기법에 대해 연구하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 일반적으로 "DMI-기법“으로 설계되는 비행제어 시스템은 그 구조가 다소 복잡하고 모델 역변환 오차 및 여러 가지 모델 불확실성과 작동기의 시정수에 민감한 특성을 보이기 때문에 DMI-기법의 실제적 적용을 위해서 강건성이보다 증진되어야 한다. 이를 위해 신경회로망 적응제어법칙과 PCH 개념을 접목한 강건성을 갖는 DMI-기법을 제안하였다. 모델 불확실성이 존재하는 경우 DMI-기법이 신경회로망 적응 제어법칙을 통합한 결과, 이에 잘 대응하여 만족한 성능을 발휘하는 것을 알 수 있다. 또한 작동기의 시간지연 및 포화가 발생하여 시스템의 응답이 불안정할 경우, PCH를 도입한 신경회로망 적응제어법칙은 DMI-기법과 함께 적용될 경우 시스템의 성능저하는 물론 불안정성을 보상하는데 탁월한 효과가 있음을 알 수 있다. 이를 비행컴퓨터에 적용하기 위해 중요한 한 변수인 샘플링 시간 선정에 대해 연구한 결과 일반적으로 잘 알려진 샘플링 이론(Shannon's Theorem)에 따라 디지털 비행제어시스템을 설계할 경우 항상 안정성과 성능을 보장할 수 없음을 알 수 있다. 조종입력이 존재하는 경우 샘플링 시간은 전체 시스템의 안정성과 성능을 만족시키는 범위 내에서 선정하되 예측되지 않은 주파수의 조종입력과 같은 불필요한 신호가 되먹임되지 않도록 해야 한다. 그리고 모델 불확실성이 존재하는 경우 샘플링 시간 선정에 있어 보다 보수적인 기준을 적용해야 한다. 피치각 명령이 있는 경우 샘플링 시간을 0.01초로 선정하고 ”디지털 DMI-기법“을 이용하여 모델 헬리콥터의 피치각 제어로직을 재설계한 결과 만족스런 결과를 얻을 수 있었지만 샘플링 시간의 증가에 따라 매우 불안정한 반응을 보인다.

Abstract ▼

Robust Nonlinear Flight Control System Design in Dynamic Model inversion and Digital Redesign Technique
- Comparison study on DMI and Classical Gain Scheduling technique is carried out to understand limitation of flight control law design in DMI. Those methods are applied to design Nomal Accelera

Robust Nonlinear Flight Control System Design in Dynamic Model inversion and Digital Redesign Technique
- Comparison study on DMI and Classical Gain Scheduling technique is carried out to understand limitation of flight control law design in DMI. Those methods are applied to design Nomal Acceleration Command Augmentation System and Auto-landing Guidance and Control System
- Adaptive Neural Network combined with DMI (ANN-DMI) is studied to overcome the DMI problems resulted from the actuator time-delay and saturation and the model uncertainty, and a kind of anti-windup algorith (PCH) is introduced into the ANN-DMI. It is applied to the pitch control of the model helicopter successfully to show merits of ANN-DMI technique.
- Sampling time selection for digital redesign of flight control system is studied and then Digital DMI technique based on proper sampling time selection is applied to redesign the pitch control logic.
In this research, robust nonlinear flight control system design in digital DMI is studied. The results are summarized as follows. DMI technique in general shows some problems sensitive to model inversion error, various model uncertainties and actuator time-delay and saturation. Adaptive Neural Network based on DMI and PCH is studied to overcome these disadvantages, which is successful to improve the robustness of DMI. ANN-DMI is superior to model uncertainties due to the inversion. When actuator time-delay and saturation takes place, ANN-DMI combined with PCH is effective to the degradation problems of stability and performance. In implementation of the control algorithm to flight computer, sampling time selection is one of important factor. It is noted that Shanon's theorem of sampling time selection is not proper in practical point of view. When pilot command following design is considered in the digital control, command with unexpected frequency is protected not to pass the control loop by selecting conservative sampling time. Digital pitch angle CAS for the model helicopter is designed in Digital DMI technique in 0.01 sampling time selected. The result shows satisfactory performance. However, as sampling time becomes greater, the stability and performance gets worse.

목차 Contents

• Ⅰ. 연구계획 요약문...3
• 1. 국문요약문...3
• Ⅱ. 연구결과 요약문...4
• 1. 국문요약문...4
• 2. 영문요약문...5
• Ⅲ. 연구내용 및 결과...6
• 1. 서론...6
• 2. 본론...6
• [1] DMI기법의 CAS 설계에의 적용...6
• 1.1. 대상항공기 운동 모델 및 비행성 사양...6
• 1.2. DMI 정식화...7
• 1.3. N zCSAS 설계...8
• 1.4. 게인 스케듈링을 이용하는 N z...9
• 1.5. DMI기법 및 고전제어 이득스케듈링 기법의 결과 분석...9
• 1.6. DMI기법에 의한 자동착륙 제어로직 설계...11
• 1.7. DMI기법의 평가...12
• [2] 강건성을 갖는 DMI기법 연구...12
• 2.1. 신경회로망 적응제어법칙...12
• 2.2. 강건 DMI기법을 적용한 헬리콥터 피치각 제어...14
• 2.3. 의사제어방지(Peudo Control Hedging : PCH) 로직...16
• 2.4. PCH를 적용한 강건 DMI기법...17
• 2.5. 강건 DMI기법에 대한 평가...18
• [3] 디지털화 재설계 연구...18
• 3.1. 샘플링 시간 선정 문제...18
• 3.2. DMI기법의 디지털 재설계 방법...22
• 3. 결론...23
• 4. 인용문...24