Improving the PIDA-based Control Strategy and a New Neural Network Training Rule : PIDA를 기반으로 한 제어방법의 개선과 신경망 학습방법에 관한 연구

허재필 경북대학교 대학원 2022 국내박사

PID(Proportional-Integral-Derivative) 제어기는 간단하고 직관적인 구조와 불확실성에 대한 강건성, 실제 적용했을 때 우수한 제어 성능으로 산업 현장에서 가장 광범위하게 사용되는 제어기이다. 이름에서 알 수 있듯이 PID 제어기의 제어 출력은 다음과 같이 비례항(Proportional), 적분항(Integral), 미분항(Derivative)의 합으로 계산 된다. 비례항은 에러를 직접적으로 제거하는 역할을 하고, 적분항은 시간 경과에 따른 에러를 고려하여 오프셋을 제거하는 역할을 하고, 미분항은 미래 에러를 예측하여 제어기를 강건하게 만들어 준다. Ziegler-Nichols 튜닝방법이 제안된 이후 다양한 PID 제어기 튜닝방법이 제안되었지만, 대부분 1차 또는 2차 시간지연 모델 같은 특정 공정모델을 기반으로 개발 되었다. 그러나 대부분의 실제 공정은 3차 이상의 고차 공정이기 때문에 공정을 1차 또는 2 차로 축소 하거나, 근사하기 위한 공정의 데이터를 얻는 방법 또한 개발 되었다. 일반적인 PID가 제어하기 어려운 공정에서도 제어성능을 향상시키기 위해 다단 제어기(Cascade controller), 모델 기반 PID 제어기(Model-based PID controller), 앞먹임-되먹임 조합 PID 제어기(Combined feedforward and feedback PID controller), 회분 공정 PID제어기(Batch process PID controller)등의 다양한 고급 제어기들도 개발 되었다. 또한 비선형성을 갖는 산업 공정에서 사용하기 위한 비선형 PID 제어기도 개발 되었다. 이러한 결과로 PID 제어기는 화학 공정 에서부터 생물학적인 공정, 기계 시스템까지 다양한 실제 공정에 적용되어 좋은 성능을 보여주고 있다. PID 제어기 자체의 장점과 제어 성능 향상을 위한 연구가 진행되었지만, PID제어기는 수학적인 관점에서 개선의 여지가 남아 있다. 본 연구에서는 PID의 개념을 유지하면서 제어기의 성능을 향상시키기 위해 에러의 2차 미분(가속)항을 추가한 새로운 형태의 제어기 구조를 개발하는데 중점을 둔다. 본 논문의 2장에서는 새로운 형태의 PIDA(Proportional-Integral-Derivative-Acceleration)제어기를 제안하고, 기존의 ITAE2 튜닝을 응용하여 수식으로 쉽게 표현 가능한 PIDA 제어기의 튜닝 방법을 개발하였다. 3장에서는 비선형 시스템에 대한 새로운 직접 제어 설계 방법을 제안한다. 제안하는 제어기는 PIDA 제어기의 개념을 차용하여 신경회로망을 기반으로 개발 하였다. 신경회로망의 구조는 선형과 비선형 구조로 분리되어 이루어져 있어, 비선형 제어 성능과 함께 제어기의 안정성과 강건성을 보장 할 수 있다. 제안된 방법은 복잡하지 않고 최소한의 공정 데이터만을 요구함으로, 실제 제어기를 구현하고 사용하기에 용이 하다. 신경회로망 기반의 제어기는 대부분 좋은성능을 보여주지만, 신경회로망 훈련은 많은 계산량을 요구하고 오랜 시간이 걸릴 뿐 아니라 초기 가중치에 따라 학습 및 제어 성능이 좋지 않은 경우가 생긴다. 3장에서 제안하는 신경회로망 기반의 비선형 제어기를 보다 강건하게 설계 하기 위해 4장에서는 SFCNN(Shallow Fully Connected Neural Network)에 대한 발전된 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습에 있어 비선형의 원인을 분석하고, 비성형성을 부분적으로 선형화 한 다음, 목적함수를 최소화 하는 최적해를 도출해 낸다. 또한 유효한 영역에서 부분적인 선형화를 하기 위해서 새로운 목적함수를 제안 한다. 제안한 방법은 기존의 학습 방법보다 빠른 수렴 속도와, 가장 작은 반복 횟수, 가장 좋은 학습 결과를 보여 주었다.

직류 서보 전동기 구동을 위한 신경망 PIDA 제어기의 설계

최성근 東義大學校 産業技術大學院 2002 국내석사

산업현장에서 고정도ㆍ고정밀을 요구하는 위치제어계에서는 목표치 추종과 외란 억제에 PID 제어기가 주로 사용된다. PID 제어기는 구조가 간단하고 PID계수가 목표치 추종과 외란 억제를 위해서 적절하게 설정되었다면 부하변동이나 외란에 의한 시스템 특성이 변하지 않는 한 매우 견실한 제어 특성을 가지고 있기 때문에 산업현장과 고정도, 고정밀을 요구하는 위치제어에 많이 사용되고 있다. 그러나 PID 제어기는 제어계의 지연시간 같은 비선형 요소나 외란 및 부하변동 등에 의해서 계의 특성이 변화할 때 제어기 계수를 재조정하여야 한다는 단점이 있다. 이러한 PID 제어기의 제어특성을 개선시키기 위해서 속도의 미분 즉 가속도 항을 첨가하여 PIDA를 구성하였다. 본 논문에서 신경망 역전파 알고리즘을 이용하여 이 PIDA 제어기의 계수들이 자동으로 조정되도록 신경망으로 구현하여 이 신경망 PIDA 제어기를 위치제어계에 적용하여 시뮬레이션으로 제어 성능을 검증하였다. PID controller has been used with its high accuracy in position control system at industry. PID controller having simple structure shows superior ability in several characteristics. When the response of system is changed by delay time, variable load, disturbances and external environment, the control gain of PID controller must be readjusted to the system dynamic characteristics. Therefore, the control ability of PID controller is degraded if the control gain is inappropriately determined. When the response of system is changed under a condition, the control gain of PID controller must be changed adaptively to the changed system condition. In this paper PIDA controller is designed by Double Layers Neural Network applying Back-Propagation(BP) algorithm. From the results of computer simulation in the proposed controller, its usefulness is verified.

PIDA제어기를 이용한 효율적 역진자시스템 시뮬레이션 설계

박종갑 서울과학기술대학교 산업대학원 2015 국내석사

본 연구에서는 PID(proportional integral derivative)제어기가 가질 수 있는 두 개의 영점보다 더 많은 극점을 가지는 3차 이상의 고차원 시스템에 대하여 PID제어기의 설계가 어렵다는 사실은 알려져 있으며, 3차 이상의 고차원 시스템 에서 PID제어기가 설계가 어렵다는 [4] 것에 나타나듯이 이에 대해 시스템을 수 학적으로 모델링 후 Matlab을 이용하여 상태방정식을 전달함수로 바꾸고 식(3.3)고차원에서의 실행한 근궤적과 나이키스선도를 통해 시스템의 불안정한 것을 확인 하였다. 이를 통하여 기존의 PID제어기에 2차미분이 추가된 PIDA제어기를 시뮬레이션을 통해 실험하고 제어적 오차를 줄이고 동작제어 시스템에 대한 게인 값의 증감소를 통해 비교 분석하여 최적의 게인 값을 찾는데 의의가 있다. In this study, PID (proportional integral derivative) and can have the controller, the fact that it is difficult to design a PID control with respect to third-order or higher-dimensional systems that have more polar than two zeros are known the cage, as shown in the difficult design PID control [4] in the third-order or higher-dimensional systems, to mathematically model the system against this equation by changing the state equation for the transfer function using Matlab it was confirmed unstable thing of the system via the executed muscle trajectory and age Kisurido in (3.3) high-dimensional. This experiment by simulation PIDA controller is second-order differential is added to the conventional PID control, reduce the regulatory error, compared analyzed via an increase decrease in the gain values of the motion control system, the optimum gain value there is a significance to find.

불감영역을 갖는 고차시스템에 대한 적응퍼지 PIDA 제어기

박재형 東亞大學校 大學院 2000 국내박사

PID(Proportional Integral Derivative) 제어기는 간단한 구조로서 폭넓은 동작 조건에도 강인한 성능을 나타내기 때문에, 산업 분야에 널리 이용되고 있다. 즉 플랜트의 특성에 따라 PID 제어기의 각 파라미터를 잘 조정하면 우수한 제어 성능을 얻을 수 있다. 그러나 PID 제어기에서 얻을 수 있는 영점의 수보다 플랜트의 차수가 크기 때문에 3차 플랜트를 제어하기 위한 PID 제어기의 설계는 어렵다. 이는 영점이 극점을 완전히 제어하지 못하기 때문에 원하는 응답특성을 얻지 못한다는 것을 의미한다. 또한, 미지의 불감영역이 포함된 플랜트의 경우, 제어기의 출력이 플랜트에 정확히 반영되지 못하므로 정상상태오차의 원인이 되어 응답특성이 나빠지게 된다. 그리고 플랜트의 변화나 부하가 있을 경우, PID 제어기의 각 파라미터를 수정하여야 하는 번거로움이 있다. 본 논문에서는 불감영역이 포함된 3차 플랜트를 효과적으로 제어할 수 있는 강인한 제어기로 적응퍼지 PIDA(Proportional Integral Derivative Acceleration) 제어기를 제안하였다. 제안한 제어기는 PIDA 제어기에 퍼지보상기와 퍼지이득조정기를 추가하여 구성한 것이다. PIDA 제어기는 PID 제어기에 영점을 추가한 형태의 제어기이다. 퍼지보상기는 불감영역에 의해 발생될 수 있는 정상상태오차를 개선하기 위한 것이며, 퍼지이득조정기는 PIDA 제어기의 각 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 것이다. 제안된 제어기의 특징은 불감영역이 포함된 3차 플랜트를 효과적으로 제어할 수 있으며, 불감영역의 변화에도 강인한 성능을 나타낸다. 더욱이 플랜트의 변화나 외란에 대하여도 우수한 제어성능을 나타낸다. 이를 증명하기 위하여, 여러 형태의 불감영역이 포함된 3차 플랜트를 제안한 제어기를 이용하여 시뮬레이션으로 성능을 비교 평가하였다. 또한, AC 모터의 위치를 제어할 수 있는 PIDA 제어기의 설계로 실용성을 평가하였다. PID controller, having wide robustic performance with a simple structure, it is being applied to various fields of industrial. That is, it provides excellent control peformance for most plants if the parameters of PID controller are properly regulated by considering their characteristics. But it is very difficult to design PID controller in order to control the third order plant because the order of plant is larger than its zeros be obtained from that controller. This means that it cannot obtain the required response characteristic of controller caused by poles cannot being controlled by zeros completely. In a case of some plants including a unknown deadzone, the output of controller can't affect them exactly. Thus it also makes the steady-state error occur and the response characteristic become for the worse. The parameters of PID controller should be adapted complicatedly if a plant is various or the load is present. In this paper, the robust PIDA controller is proposed to control the third order plant including a unknown deadzone. The fuzzy compensator and fuzzy gain scheduler are added to PIDA controller. The distinguished feature of the proposed controller is that it can control plant including a deadzone effectively and present the robust peformance for various plants. To prove this, the performance is evaluated by computer simulations for the third order of plant including deadzone be of various type using the proposed controller. As the result of this paper, we evaluate the practicality with a design of PIDA controller can control the position of AC motor.

PIDA 제어기를 이용한 역진자형 이동 로봇의 동작 제어

주윤식 서울과학기술대학교 2013 국내석사

In this paper, a comparison of two control structures are presented for the motion control of a two-wheeled inverted pendulum mobile robot using PID controller. In the case of the first control structure[3] it controls the angle and position of the mobile robot independently, and then the motion control of the mobile robot is fulfilled using weighted sum according to angle and position controllers. On the other hand, in the case of the second control structure[4] it controls the motion of the mobile robot using the control signal of position controller to the reference of the angle controller like the mobile robot's intuitive movement that the mobile robot moves forward or backward according to slanted direction of the body under stable situations. Because of such a difference between the first control structure and the second control structure, the difficulty of the position control for the mobile robot arises when using PID controller in the second control structure unlike the first control structure. In order to solve this problem, the use of the PIDA controller is proposed to control the motion of the mobile robot in the second control structure. Where PID and PIDA controller are designed using a trial and error method. Also, validity of the motion control of the mobile robot using PIDA controller in the second control structure is verified by the simulation and the experiment. 역진자형 이동 로봇이 스스로 균형을 유지하도록 하기 위해서는 기울어진 몸체의 방향으로 바퀴를 계속 움직여주어야 하며, 이때 바퀴를 구동시키는 양쪽 DC모터에 의해 역진자형 이동 로봇의 기울기와 위치 혹은 속도가 결정되기 때문에 역진자형 이동 로봇은 SIDO 시스템이다. 따라서 SISO 시스템에 적합한 PID 제어기를 활용하여 역진자형 이동 로봇의 동작을 제어하기 위해서는 기울기를 제어하는 PID 제어기와 위치 혹은 속도를 제어하는 PID 제어기, 두 개의 PID 제어기를 활용하여야 한다. 여기서 PID 제어기를 활용한 역진자형 이동 로봇의 동작 제어 시스템에는 다음과 같은 두 가지 제어 구조가 있다. 먼저 첫 번째 제어 구조[3]는 역진자형 이동 로봇의 기울기와 위치를 각각 서로 독립적으로 제어하고, 이때의 기울기와 위치 제어기에 의한 가중 합을 이용하여 역진자형 이동 로봇의 동작을 제어한다. 반면에 두 번째 제어 구조[4]는 역진자형 이동 로봇의 위치 제어기에서 생성된 제어 신호를 기울기 제어기의 레퍼런스로 이용하여 역진자형 이동 로봇의 동작을 제어하는데 이는 이동하려는 방향으로 역진자형 이동 로봇의 몸체를 기울여 움직이는 방식으로 역진자형 이동 로봇의 동작을 매우 직관적으로 표현한 제어 구조이다. 이때 첫 번째 제어 구조와 달리 두 번째 제어 구조를 이용하여 역진자형 이동 로봇의 속도가 아닌 위치를 제어할 경우 제어 성능이 좋지 못하며, 또한 위치 제어기의 PID 게인 값을 설정하기 매우 어려운 문제가 발생한다. 이러한 두 번째 제어 구조에서의 위치 제어기 설계에 대한 어려움을 서로 다른 두 제어 시스템의 구조적 차이점과 근 궤적 방법 등을 이용하여 보이고 이를 해결하기 위한 방안으로 두 번째 제어 구조의 위치 제어기로 PID 제어기에 오차에 대한 2차 미분이 추가된 PIDA 제어기의 활용을 제안한다. 본 논문에서는 두 번째 제어 구조에서 PIDA 제어기를 활용한 역진자형 이동 로봇의 위치 제어에 대한 타당성을 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증하며, 이때 PID와 PIDA 제어기의 게인 값은 반복적인 실험을 통한 시행착오 방법을 이용하여 설계한다.

초원자가 아이오딘(III)시약을 사용한 아민 유도체의 합성

이동현 인제대학교 일반대학원 2021 국내석사