http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
망각인자 기반 순환최소자승 기법을 이용한 감쇠 시스템의 적응형 모델 독립 제어 알고리즘 개발
오광석(Kwang Seok Oh) 대한기계학회 2018 大韓機械學會論文集A Vol.42 No.2
본 논문은 감쇠 시스템을 위한 망각인자 기반 순환최소자승 기법을 이용한 적응형 모델 독립 제어 알고리즘 개발에 관한 것이다. 현실에서 복잡하고 비선형적 특성을 보이는 대상 시스템을 제어하기 위해서는 선형화된 수학적 모델 없이는 합리적인 제어성능을 확보하기 어렵다. 하지만 대상 시스템의 특정 구간별 입력과 출력의 관계는 일반적으로 1계 시스템으로 근사화될 수 있기 때문에 본 연구에서 제안하는 적응형 모델 독립 제어 알고리즘은 입력과 출력을 이용하여 복잡하고 비선형적 특성을 보이는 대상 시스템을 1계 시스템으로 추정하는 방법을 사용한다. 추정된 1계 시스템의 불확실성은 시스템의 입력과 출력을 이용하는 외란관측기를 이용해 추정되었으며 제어 입력을 도출하는데 사용되었다. 제안된 제어 알고리즘의 성능평가를 위해 복잡하고 비선형 특성을 갖는 수학적 모델과 실제 모터 시스템을 이용하였다. 성능평가 결과 대상 시스템의 입력과 출력만을 이용하여 시스템의 출력을 합리적으로 제어하는 것을 확인할 수 있었다. This paper presents an adaptive model-free control algorithm for damped systems based on recursive least-squares with multiple forgetting. It is difficult to control a complex nonlinear system in the real world, for reasonable control performances, without proper mathematical model of the system. However, the input-output relationship in a specific data region of the system can be approximated as a first-order system. Therefore, the developed adaptive model-free control algorithm in this paper has been designed to estimate the objective complex nonlinear system as a first-order system using the input-output relationship. The uncertainty of the estimated first-order system based on input and output has been estimated using the disturbance observer method, and the estimated disturbance has been used for the computation of the control input. In order to evaluate the performance of the developed control algorithm, a complex nonlinear mathematical model and actual DC servo motor system were used. The results show that the developed adaptive model-free control algorithm in this paper can control the output of the system to track the desired output reasonably using only input and output information.
망각 순환 최소자승을 이용한 다축 전지형 크레인의 적응형 모델 독립 제어 기반 조향제어 알고리즘
오광석(Kwangseok Oh),서자호(Jaho Seo) 유공압건설기계학회 2017 드라이브·컨트롤 Vol.14 No.2
This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system’s complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.
자율주행 버스를 위한 모델 독립식 종 방향 가속도 제어기의 동특성 연구
조아라(Ara Jo),임형호(Hyungho Lim),정용환(Yonghwan Jeong),채흥석(Heongseok Chae),이경수(Kyongsu Yi) 대한기계학회 2018 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2018 No.12
This paper presents a longitudinal acceleration controller using a model-free control scheme, so-called model-free cruise controller(MFCC), for the automated bus. The MFCC could control throttle and brake without vehicle information by estimating the vehicle parameters using an adaptation algorithm. The adaptation algorithm of the vehicle parameters was modified to consider the driving condition and dynamic characteristics. Adaptation gain for the algorithm was adjusted in order to improve the acceleration tracking performance. Dynamic analysis model of the bus was developed using Carsim, and then the proposed algorithm was evaluated using Carsim and MATLAB/Simulink. The performance of the MFCC controller and the dynamic characteristics of the bus model were investigated. The results will be utilized to complement the adaptation algorithm and the switching algorithm of the controller.
김학구(Hakgu Kim),김원균,Kwangsuk Oh,이경수(Kyongsu Yi) 한국자동차공학회 2012 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2012 No.5
A methodology to design speed controller for autonomous vehicle is presented in this paper. Most of the vehicle parameters of the autonomous vehicle are unknown. Therefore, the speed controller of the autonomous vehicle should determine the throttle and brake inputs without vehicle parameters to follow the desired speed command. To achieve the control objective, the vehicle model has been simplified and few parameters of the simplified vehicle model have been regulated using an adaptation algorithm. Simulation study has been conducted to evaluate the performance of the proposed controller. Although the vehicle parameters are unknown, the control results show that quite good tracking performance. The results also indicate that the speed controller considerably reduce the effects of model uncertainty using the adaptation algorithm.
무인 자율 주행을 위한 최단 시간 경로계획 알고리즘 설계
김동욱(Dongwook Kim),김학구(Hakgu Kim),이경수(Kyongsu Yi) 대한기계학회 2013 大韓機械學會論文集A Vol.37 No.5
본 논문은 무인 자율 주행을 위한 최소 시간 경로계획 알고리즘에 대해서 제안하였다. 최소 시간 경로계획 문제는 경로의 기하학적인 형상에 대한 고려뿐만이 아니라 차량 동역학까지 고려해야 하는 최적 문제이다. 경로계획은 후보 경로 생성 알고리즘과 속도 최적화 알고리즘으로 구성된다. 후보 경로 생성 알고리즘은 최단 거리 경로와 최고 속도 경로를 조합하여 후보경로를 생성한다. 속도 최적화 알고리즘은 차량의 주행성능 한계와 타이어 마찰 한계를 고려하여 각 후보 경로의 최고 속도를 계산한다. 이렇게 계산된 경로와 속도를 이용하여 각 후보 경로의 주행 시간을 계산하고 가장 작은 주행 시간의 경로를 최단시간 경로로 도출한다. 그리고 제안한 알고리즘은 CarSim 과 Matlab/Simulink 를 사용한 시뮬레이션을 통해 검증하였다. This paper presents a near-minimum time path planning algorithm for autonomous driving. The problem of near-minimum time path planning is an optimization problem in which it is necessary to take into account not only the geometry of the circuit but also the dynamics of the vehicle. The path planning algorithm consists of a candidate path generation and a velocity optimization algorithm. The candidate path generation algorithm calculates the compromises between the shortest path and the path that allows the highest speeds to be achieved. The velocity optimization algorithm calculates the lap time of each candidate considering the vehicle driving performance and tire friction limit. By using the calculated path and velocity of each candidate, we calculate the lap times and search for a near-minimum time path. The proposed algorithm was evaluated via computer simulation using CarSim and Matlab/Simulink.