다중 신경회로망을 이용한 SDRE 기반 유도탄 적응 조종루프 설계 = SDRE Based Adaptive Missile Autopilot Design Using Modular Neural Networks

국문 초록 (Abstract)

유도탄이 급격히 가속되는 추진 구간에서는 비선형 공력특성과 급격한 파라미터 변화가 동반될 수 있다. 이때 적절한 조종성능을 보장하기 위해서는 시스템의 비선형성을 고려할 수 있도록 비선형 제어기를 설계해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 SDRE(State Dependent Riccati Equation) 기법을 이용하여 유도탄의 자세각속도 조종루프를 설계하였다. 모델링 오차 및 공력 불확실성에 대한 조종루프의 강건성을 향상시키고자 신경회로망 기반의 보조제어기를 설계하였다. 이 과정에서 분할정복 알고리즘 기반의 다중 신경회로망을 적용하여, 세 개의 독립적인 신경회로망이 불확실성을 모사하는 구조를 설계하였다. 제안된 조종루프의 성능을 검토하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Large nonlinearities and rapid change of parameters may degenerate the performance of the missile autopilot during the boost-phase. To guarantee the control performance, an autopilot should be designed considering the nonlinearities of the missile system. In this study, SDRE(State Dependent Riccati Equation) based adaptive controller is designed. In addition to the baseline SDRE controller, neural network based adaptive controller is designed to increase the robustness of the autopilot with respect to modeling error and aerodynamic uncertainties. In particular, a modular neural networks based on the divide-and-conquer algorithm is applied, meanwhile, three independent neural networks are used to estimate those uncertainties. Numerical simulation is performed to demonstrate the performance of the proposed controller.

목차 (Table of Contents)

• 초록
• ABSTRACT
• 1. 서론
• 2. 운동방정식
• 3. 조종루프 설계
• 4. 수치 시뮬레이션
• 5. 결론
• 참고문헌