3축 수평유지 장치 구현을 위한 신경망 모델링 및 제어 시스템 설계 연구 = Study on Neural Network Modeling and Control System Design for Implementing a 3-DOF Stabilization Platform

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 신경망과 PID 제어기를 결합하여 3축 수평유지 장치를 구현하는 새로운 방법을 제안한다. 3축 수평유지 장치에서 플레이트의 롤 및 피치 각도에 대응하는 세 개의 서보 모터 각도는 직접 측정할 수 없으며, 실제 구현 과정에서 나타나는 비선형 특성으로 인해 제어기를 직접 사용하는 데 어려움이 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 신경망을 활용하여 3축 수평유지 장치의 롤 및 피치 각도와 서보 모터 입력 값 간의 관계를 학습하도록 하였다. 신경망은 센서를 통해 측정된 롤 및 피치 각도를 기반으로 서보 모터 입력 값을 제공하였다. 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 측정된 값은 칼만 필터를 사용하여 보정되었으며, 데이터 수집 후 신경망 모델링을 위해 전처리 과정을 거쳤다. 학습된 신경망 모델은 PID 제어기와 결합되어 세 개의 서보 모터를 제어하며 플레이트의 수평 위치를 유지하였다. 실험 결과를 통해 다양한 신경망 구조에 따른 성능 비교를 수행하였으며, 제안된 신경망 기반 수평유지 장치가 플레이트의 롤 및 피치 각도를 효과적으로 제어함을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this study, a novel method that combines neural networks with a PID controller to implement a 3-DOF stabilization platform was proposed. In the proposed study, the three servo motor angles corresponding to the plate's roll and pitch angles cannot be directly measured, and due to the nonlinear characteristics in actual implementation, directly using a controller is challenging. Therefore, in our 3-DOF Horizontal Stabilization Platform, we use a neural network to learn the relationship between the three servo motor inputs and the roll and pitch angles of the 3-DOF stabilization. The neural network calculates the servo motor inputs based on the roll and pitch angles measured by sensors. To improve the accuracy and reliability of the data, the measured values are corrected using a Kalman filter, and after data collection, the data is preprocessed for neural network modeling. The trained neural network model is combined with a PID controller to control the three servo motors, maintaining the plate's horizontal position. Experimental results demonstrate the performance comparison across various neural network structures, confirming that the proposed neural network-based stabilization device effectively controls the roll and pitch angles of the oscillating plate.

목차 (Table of Contents)

• 국문요약
• Ⅰ. 서 론 = 1
• Ⅱ. 본 론 = 3
• 제1절 3축 수평유지 장치 하드웨어 구성 및 제원 = 3
• 1.1 3축 수평유지 장치 하드웨어 구성 = 3
• 1.2 3축 수평유지 장치 제원 = 5
• 제2절 칼만 필터를 이용한 데이터 수집 = 6
• 2.1 칼만 필터를 이용한 데이터 정확도 향상 = 6
• 2.2 데이터 수집 = 10
• 제3절 신경망 기반의 3축 수평유지 장치 모델링 = 11
• 3.1 신경망 모델링 및 데이터 전처리 = 11
• 3.2 신경망 평가 및 활성화 함수 = 15
• Ⅲ. PID 제어 및 실험 = 21
• 제1절 PID 제어 = 21
• 제2절 실험 및 평가 = 22
• Ⅳ. 결 론 = 30
• 참고문헌 = 31
• ABSTRACT = 33