정밀제어계통에서의 외부 고장전류로 인한 노이즈 안전대책

황명환,손영도,김규정 한국리스크관리학회 2011 리스크 管理硏究 Vol.22 No.2

제어시스템은 현대 산업사회에서 매우 중요한 도구로서, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이는 단순한 장치에서부터 수많은 입출력 자료에 의해 컴퓨터로 제어되는 복잡한 시스템까지 폭 넓게 활용되고 있다. 더구나 프로그램 제어시스템의 개발은 일반기계에서 산업용 로봇에 의한 생산체계로 변환시켰으며, 이는 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 전자제어장치의 응용으로 가능하게 되었다. 최근에는 사람의 감시가 필요 없는 컴퓨터 제어전원의 공급으로 인해, 많은 산업분야에서 로봇의 사용이 더욱 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 자동화의 증가는 과거에 매우 위험하였던 작업환경을 안전한 작업환경으로 변환시켰으며, 이는 작업의 잠재위험을 사전에 파악하여 이에 대한 충분한 안전대책이 강구되었기 때문에 가능하였다. 그러나 제어시스템의 오류는 곧 바로 사고로 연결되었고, 특히 폭발 위험지역에서의 제어시스템 사고는 매우 위험한 상황을 야기하였다. 폭발위험장소에서 사용되는 장비는 적절한 안전조치가 강구되어야 하며, 열적·전기적 에너지로 인한 점화가 되지 않도록 조치되어야 할 것이다. - 42 - 본 연구에서는 외부 전력계통으로부터의 단락전류 유입과 저전압에 의한 전자기적 영향에 대해 정밀제어계통에서의 안전 요구사항을 어떻게 고려하여야 하는지를 검토하였다. 본 연구결과 외부 고장전류로 인한 노이즈가 제어시스템의 신뢰도에 큰 영향을 미치며, 위험지역 내에 설치되는 제너베리어의 적정 설치대수는 지락전류에 의한 화재·폭발의 발생확률을 고려하여 선정하여야 함을 알 수 있었다. 또한, 전자부품에서의 온도상승은 제어시스템의 주요 사고원인으로 작용하기 때문에 지락전류의 고조파 영향으로 인한 사고 발생확률을 계산하는 경우 온도상승의 한계치가 명시되어야 할 것이다. 이외에도, 프로그램 가능형 전자제어시스템이 설치된 경우 전압강하로 인한 프로그래밍 전자장치에서의 자료손상은 화재·폭발에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. Control systems are an important and pervasive part of modern industry. They range from simple devices to complex computer-controlled systems with many inputs and outputs. Especially, the developments of programmable electronic control system have made - 74 - possible the production of industrial robots which are capable of extremely flexible performances. Increased automation has the potential to lead to safer working environments in many traditionally dangerous industries. However, failures in control systems have been implicated in accidents and dangerous occurrences, particularly in the hazardous area. This research has been studied the impact of EMI on the delicate control system by the transient disturbance from the electric distribution network. The result of this research has been revealed that the control system under EMI environments should be re-evaluated in the case of assessing the reliability of a control system. Furthermore, the appropriate number of zener safety barrier should be determined by considering the probability of fire/explosion and the effect of fault current through the return path, if a number of safety barriers are installed in a limited area. Because the temperature rise of electronic components has been principal factor to cause the accident in the electronic control system, the limit of temperature rise should be specified by calculating the probability of accident and the effect of harmonics or high frequency current through the earthing return path. It has been also found that data loss of programmable electronics by the voltage interruption affects little on the probability of fire/explosion when the electronic control system installed.

구조물의 에너지 확률분포를 이용한 능동제어 알고리듬

황재승,이상현,박지훈,민경원 한국지진공학회 2001 한국지진공학회논문집 Vol.5 No.1

구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.

신경회로망 제어기와 동적 베이시안 네트워크를 이용한 시변 및 비정치 확률시스템의 제어

조현철(Hyun Cheol Cho),이진우(Jin Woo Lee),이영진(Young Jin Lee),이권순(Kwon Soon Lee) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.7

본 논문은 비정치(nonstationary) 통계특성 및 시변 동특성을 갖는 확률 프로세서의 정밀제어를 위한 신경회로망 제어기와 동적 베이시안 네트워크(DBN; Dynamic Bayesian Networks) 기반 모델링 기법을 제안한다. 신경망 제어기는 재귀형 구조의 일종인 Multilayer Perceptron-Infinite Impulse Response(MLP-IIR) 신경회로망으로 하였으며 실시간 시스템 오차를 보상하기 위한 온라인 학습법 또한 제안한다. DBN은 확률 프로세서의 확률모델링을 위하여 설계되며 또한 예측 제어기를 구성하는 보조시스템으로 이용된다. 제안한 제어기법의 타당성을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션이 실시되었으며 성능의 우수성을 입증하기 위하여 기존의 제어기법과 비교검토하였다. This paper presents a novel control approach for stochastic processes with nonstationary statistics and time-varying dynamics by using neural network control and dynamic Bayesian network modeling. We design a MLP-IIR neural network as a controller and propose online learning algorithm for compensating real-time system error due to such natures. We statistically represent relationship of input and output of a stochastic system by using a DBN model, which is technically used in constructing of a predictive control system. We evaluate our control method through computer simulation and demonstrate its superiority by comparing with the traditional control.

슬라이딩 모드 관측 및 제어 기반 자율주행 자동차의 종방향 고장 허용 제어 알고리즘

오광석,이종민,이경수 대한기계학회 2019 大韓機械學會論文集A Vol.43 No.1

This paper describes a sliding mode observer and control-based approach for a longitudinal fault-tolerant control algorithm of autonomous vehicles. To detect faults in a longitudinal acceleration sensor, the relative acceleration is reconstructed using a sliding mode observer. The relative acceleration is then used for probabilistic fault detection. When a fault is detected, the virtual acceleration is derived using the reconstructed value as an input for a lower level controller. In an upper level controller, the desired robust acceleration is derived when considering uncertainties such as the acceleration of the preceding vehicle, virtual acceleration, and the control performance. Actual driving data and a 3D vehicle model are used for a performance evaluation. It is expected that the algorithm can be applied as a fail-safe for autonomous driving. 본 연구는 슬라이딩 모드 관측 및 제어 기반 자율주행 자동차의 종방향 고장 허용 제어 알고리즘에 관한 것이다. 종방향 가속도 센서의 고장 탐지를 위해 슬라이딩 모드 관측기를 이용하여 상대가속도를 재건한다. 재건된 상대가속도 기반 가속도 확률분포를 이용하여 종방향 가속도의 확률적 고장탐지를 수행한다. 고장 탐지 시 재건된 가속도를 이용하여 가상 가속도를 도출하고, 가상 가속도를 허용 제어를 위해 하위 제어기의 가속도 입력으로 사용한다. 상위 제어기의 슬라이딩 모드 제어기는 선행차량 가속도, 가상 가속도, 하위 제어기 제어성능 불확실성에 대해 강건한 요구 가속도를 도출한다. 성능평가를 위해 속도 구간 별 실 주행 데이터와 3차원 차량 동역학 모델을 이용하여 사용하였다. 본 연구에서 제안하는 고장 허용 제어 알고리즘은 향후 자율주행 종방향 고장안전을 위해 적용될 것으로 예상한다.

불규칙 가진을 받는 포화 진동계의 응답제어에 관한 확률밀도 추정

박지훈,김홍진,민경원 한국전산구조공학회 2003 한국전산구조공학회논문집 Vol.16 No.3

제어기 포화를 고려한 비선형 제어 알고리듬은 폭넓게 연구되었으나 비선형성과 확률밀도함수(PDF)의 해석해가 존재하지 않기 때문에 알고리듬의 확률적 연구가 미진하여 왔다. 본 연구에서는, 제어기포화를 고려한 비선형 제어 알고리듬의 확률적 해석 방법이 등가 비선형 시스템 방법에 기초하여 제안되었다. 가우시안 백색잡음과 Kanai-Tagimi 필터통과 백색잡음에 의한 구조물 응답에 대하여 제안된 PDF 근사식을 이용하여 얻어진 결과를 통계적으로 얻어진 구조물 응답 PDF와 비교하여 정확성을 검증하였다. The non linear control algorithm with actuator saturation for a randomly excited oscillator has been widely explored and has shown promising results, but the probabilistic analysis of the algorithm has been rarely made due to its non-linear nature and the fact that the analytical solution of probability density function (PDF) for controlled responses does not exist. In this paper, a method for the probabilistic analysis on the non linear control algorithm with actuator saturation is proposed based on the equivalent non linear system method. Numerical examples are given to verify the approximation solution of PDF comparing to a statistically obtained PDF using a Gaussian white noise and a Kanai - Tagimi filtered Gaussian white noise.

지진하중을 받는 구조물의 능동제어를 위한 확률신경망 이론

김두기,이종재,장성규,최인정 한국구조물진단유지관리공학회 2007 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 Vol.11 No.1

구조 재료와 시공기술의 발달로 구조물은 높고 길게 설계할 수 있게 되었으나, 그에 따른 진동문제와 사용성에 관한 문제가 발생하였고, 구조물의 과다한 변위는 구조물에 심각한 손상을 발생시켰다. 이러한 구조물의 진동 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 구조물의 상태벡터와 제어력만으로 구성된 훈련패턴을 기본으로 하여 인공신경망이론과 확률신경망이론을 사용하여 구조물의 진동을 능동제어하는 방법을 제안하였다. 구조물의 제어를 위해 LQR 제어알고리즘을 이용하여 구조물의 상태벡터와 제어력을 구한 후, 상태벡터를 입력으로 제어력을 출력으로 하는 인공신경망과 확률신경망의 훈련패턴을 구성하였다. 제안된 방법을 사용하여 Northridge 지진하중을 받는 3층 빌딩구조물을 제어하였고, 제안된 인공신경망과 확률신경망의 제어 결과를 비교하였다. Recently structures become longer and higher because of the developments of new materials and construction techniques. However, such modern structures are susceptible to excessive structural vibrations, which may induce problems of serviceability and structural damages. In this paper we attempt to control structural vibration using the probabilistic neural network(PNN) and the artificial neural network(ANN) based on the training pattern that consist of only the structural state vector and the control force. The state vectors of the structure and control forces made by linear quadratic regulator(LQR) algorithm are used for training pattern of PNN and ANN. The proposed algorithm is applied for the vibration control of the three story shear building under Northridge earthquake. Control results by the proposed PNN and ANN are compared with each other.

확률론적 최적제어와 기계학습을 이용한 동적 트레이딩 전략에 관한 고찰

박주영(Jooyoung Park),양동수(Dongsu Yang),박경욱(Kyungwook Park) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.4

최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다. Recently, control theory including stochastic optimal control and various machine-learning-based artificial intelligence methods have become major tools in the field of financial engineering. In this paper, we briefly review some recent papers utilizing stochastic optimal control theory in the fields of the pair trading for mean-reverting markets and the trend-following strategy, and consider a couple of strategies utilizing both stochastic optimal control theory and machine learning methods to acquire more flexible and accessible tools. Illustrative simulations show that the considered strategies can yield encouraging results when applied to a set of real financial market data.

데이터 기반 확률론적 최적제어와 근사적 추론 기반 강화 학습 방법론에 관한 고찰

박주영(Jooyoung Park),지승현(Seunghyun Ji),성기훈(Keehoon Sung),허성만(Seongman Heo),박경욱(Kyungwook Park) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.4

최근들어, 확률론적 최적제어(stochastic optimal control) 및 강화학습(reinforcement learning) 분야에서는 데이터를 활용하여 준최적 제어 전략을 찾는 문제를 위한 많은 연구 노력이 있어 왔다. 가치함수(value function) 기반 동적 계획법(dynamic programming)으로 최적제어기를 구하는 고전적인 이론은 확률론적 최적 제어 문제를 풀기위해 확고한 이론적 근거 아래 확립된바 있다. 하지만, 이러한 고전적 이론은 매우 간단한 경우에만 성공적으로 적용될 수 있다. 그러므로, 엄밀한 수학적 분석 대신에 상태 전이 및 보상 신호 값 등의 관련 데이터를 활용하여 준최적해를 구하고자 하는 데이터 기반 현대적 접근 방법들은 실용적인 응용분야에서 특히 매력적이다. 본 논문에서는 확률론적 최적제어 전략과 근사적 추론 및 기계학습 기반 데이터 처리 방법을 접목하는 방법론들을 고려한다. 그리고 이러한 고려를 통하여 얻어진 방법론들을 금융공학을 포함한 다양한 응용 분야에 적용하고 그들의 성능을 관찰해보도록 한다. Recently in the fields of stochastic optimal control ( SOC) and reinforcemnet l earning (RL), there have been a great deal of research efforts for the problem of finding data-based sub-optimal control policies. The conventional theory for finding optimal controllers via the value-function-based dynamic programming was established for solving the stochastic optimal control problems with solid theoretical background. However, they can be successfully applied only to extremely simple cases. Hence, the data-based modern approach, which tries to find sub-optimal solutions utilizing relevant data such as the state-transition and reward signals instead of rigorous mathematical analyses, is particularly attractive to practical applications. In this paper, we consider a couple of methods combining the modern SOC strategies and approximate inference together with machine-learning-based data treatment methods. Also, we apply the resultant methods to a variety of application domains including financial engineering, and observe their performance.

근사적 동적 계획법과 모델 예측 제어를 이용한 로봇 주행에 관한 고찰

권기영(Ki-young Kwon),양동수(Dong-su Yang),박주영(Jooyong Park) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.22 No.2

이동로봇을 원하는 위치로 이동시키기 위해서는 로봇의 현재 위치와 주위환경에 관한 정보를 구하고 이를 처리하여 올바른 경로를 계획하는 과정이 중요하다. 이러한 주행과정은 예측 불가능한 외란(disturbance)의 유입과 복잡한 환경으로 인한 한계 때문에 제약조건이 있는 확률 제어 문제로 표현 될 수 있다. 이와 같은 확률 제어 문제의 최적 정책(optimal policy)을 구하기 위해 가치함수(value function)를 최적화하는 방법을 사용하는 동적 계획법(dynamic programming)을 적용해 최적의 결과를 얻을 수 있지만, 실제적인 문제에서는 연산이 불가능하거나 지나치게 많은 연산량을 필요로 하는 등 많은 난관에 부딪힐 가능성을 안게 된다. 본 논문에서는, 이러한 동적 계획법의 단점을 극복하기 위해 최근에 소개된 바 있는 근사적 동적 계획법과 모델 예측 제어를 이용하여 가치함수를 근사시켜 복잡한 제약 조건을 갖는 주행 문제에 적용시켜 보고자한다 .

확률적 확산모형을 이용한 외래종과 전염성 질병의 최적제어에 관한 연구

박호정 ( Ho Jeong Park ) 한국환경경제학회·한국자원경제학회(구 한국환경경제학회) 2011 자원·환경경제연구 Vol.20 No.2

제환경의 글로벌화로 인해 외래종의 유입에 대한 관심이 증가하고 있다. 외래종은 동식물 개체 내지 미생물 수준에서 토착환경에 유입되어 침입종으로서의 유해한 영향을 미칠 수 있다. 본 논문은 확률적 확산과정을 이용하여 외래질병의 팬데믹 확률을 최소화하기 위한 최적제어 모형을 제시하며, 사회적 비용최소화 모형과 비교하였다. 실험적인 수치해석의 사례로 최근의 H1N1을 데이터를 이용하여 최적수준에 대한 비교정태 분석결과를 소개한다. 외래질병의 증가율이 높은 초기 시점부터 완전제어노력을 기울이는 것이 바람직하며, 사회적 비용을 최소화하는 접근방식보다는 보다 적극적인 초동대응 노력이 필요한 것으로 나타났다. The problem of invasive species has been recently emerged as one of complicated issues due to increasing globalisation and its consequence of species immigrations. Since in most cases of invasive species it is less likely to fully eradicate them through human efforts, it is often interested in reducing the possibility of ecological disaster caused by the invasive species. This paper provides an optimal control model to minimize such possibility while allowing the stochastic nature of biological growth of the invasive species. Conditions under which the partial eradication effort is optimal are derived. Simple numerical illustration is provided using H1N1 data which is categorized as an invasive disease in microorganism level.