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TMS320C31칩을 사용한 산업용 로보트의 적응-신경제어기의 실현
박광목,한성현,차보남,이진 慶南大學校 附設 工業技術硏究所 1996 硏究論文集 Vol.14 No.1
신경제어는 모든 계산이 각 뉴런에서 독립적으로 병렬 처리되므로 실시간 제어가 가능하고, 학습된 제어정보가 분산 저장되므로 입력정보에 잡음이 섞이는 경우에도 안정된 동작을 한다. 지금까지 발표된 신경회로망 모델중 제어 문제에 가장 많이 적용되는 모델은 다층 퍼셉트론이다. 이러한 다층 신경회로망에서는 원하는 기능을 수행하기 위한 적절한 가중치를 구하는 방법으로 오차 역전파(error back-propagation)학습이 많이 사용되고 있다. 신경회로망 제어기법과 마찬가지로 적응제어기법에도 학습기능이 있다. 다시 말해서, 적응제어 시스템의 적응화와 신경회로망의 학습은 다소 흡사한 개념으로서, 적응화는 한번의 제어동작에 바람직한 제어 동작 즉, 시스템 다이나믹스를 고려하여 점근적인 안정성(asymptotic stability)을 보장하는 제어기법이고, 신경회로망에서의 학습은 여러번 반복 시도하여 바람직한 제어동작을 할수 있도록 하는 방법이라 할 수 있다. 본 논문이 제안하는 제어기의 구조는 리아프노브 안정도 이론을 근거로 한 신경회로망 제어기가 전체 제어시스템에 안정된 제어입력을 공급하는 기본적 제어구조로서 중추적 역할을 수행하고, 적응제어칙으로 미지의 외란에 대한 견실성을 보강할 수 있는 적응-신경 제어기를 설계하고 디지탈시그널프로세서인 TMS320C31을 사용하여 실시간 제어를 실현하고자 하는 것이 본 논문의 목적이라 할 수 있다. Digital signal processors, DSPs, are micro-processors that are particularly developed for fast numerical computations involving sums and products of variables. In this paper, it is presented a new scheme of adaptive-neuro control system to implement real-time control of robot manipulator using digital signal processors. Digital version of most advanced control algorithms can be defined as sums and products of measured variables, thus it can be programmed and executed through DSPs. In addition, DSPs of their prices. These features make DSPs a viable computational tool in digital implementation of sophisticated controllers. Unlike the well-established theory for the adaptive control of linear systems. Adaptive control technique is essential for providing a stable and robust performance for application of robot control. The proposed neuro control algorithm is one of learning a model based error back-propagation scheme using Lyapunov stability analysis method. The proposed adaptive-neuro control scheme is illustrated to be a efficient control scheme for the implementation of real-time control for robot system by the simulation and experiment.
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