진동 억제를 위한 학습 기반 교란 제거 제어기

Khái niệm cốt lõi

다중 관성 시스템의 진동 억제를 위해 확장 상태 관측기(ESO)와 기계 학습을 통합한 새로운 제어 프레임워크를 제안한다. 기계 학습 모델은 과거 교란 추정치를 기억하고 일반화하여 교란 제거 성능을 향상시킨다. 이 접근법은 기존 학습 기반 제어 프레임워크와 달리 전체 상태 정보에 의존하지 않으며, 기계 학습 모델의 부족함을 ESO가 보완하는 추가적인 안전장치를 제공한다.

Tóm tắt

이 연구에서는 다중 관성 시스템의 진동 억제를 위해 확장 상태 관측기(ESO)와 기계 학습을 통합한 새로운 제어 프레임워크를 제안한다.
다중 관성 시스템은 유연한 결합을 통해 연결된 여러 관성 요소로 구성되며, 고유 공진 문제로 인해 동적 응력, 에너지 손실, 성능 저하 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 일반적으로 단순화되거나 부정확한 공칭 동적 모델을 사용하게 되는데, 이로 인해 교란이 불가피하게 발생한다.
교란 관측기 기반 방법은 교란을 추정하고 이를 제거하는 데 효과적인 접근법으로 알려져 있다. 특히 확장 상태 관측기(ESO)는 구현이 간단하여 널리 사용된다. 기존 ESO는 교란 추정치를 제어기에 전달한 후 해당 데이터를 폐기하는 방식으로 동작한다.
이 연구에서는 기계 학습 모델을 ESO와 통합하여 교란 추정 성능을 향상시키는 새로운 프레임워크를 제안한다. 기계 학습 모델은 과거 교란 추정치를 기억하고 일반화하여 교란 제거 성능을 높인다. 또한 ESO는 기계 학습 모델의 부족함을 보완하는 추가적인 안전장치 역할을 한다.
제안된 프레임워크는 다음과 같이 동작한다:

ESO는 제어 입력 u와 시스템 출력 y를 사용하여 시스템 상태 ˆx와 잔여 교란 ∆ˆf를 추정한다.
ESO의 추정치 ˆx와 u는 기계 학습 모델의 입력으로 사용된다.
기계 학습 모델은 총 교란 ˆf의 예측값 ˆfL을 출력한다.
총 교란 추정치 ˆf는 ˆfL과 ∆ˆf의 합으로 계산된다.

이러한 통합 프레임워크를 통해 기계 학습 모델의 성능이 부족할 경우에도 ESO가 피드백 보정 역할을 하여 강건성을 높일 수 있다.
제안된 접근법은 기존 학습 기반 제어 프레임워크와 달리 전체 상태 정보에 의존하지 않으며, 모듈식 설계를 통해 사용자가 원하는 기계 학습 모델을 선택할 수 있다는 장점이 있다.
시뮬레이션과 실제 실험을 통해 제안된 프레임워크의 효과를 검증하였다. 결과적으로 제안된 L-ESO 방식이 기존 MB-ESO와 MF-ESO 방식에 비해 우수한 추적 성능과 교란 제거 성능을 보였다.

Thống kê

다중 관성 시스템의 상태 방정식은 다음과 같다:
ẋ1 = x3
ẋ2 = x4
ẋ3 = -k(m1 + m2) / (m1m2) x1 + k/m1 x2 + 1/m1 (u + w1)
ẋ4 = k/m2 x1 - k/m2 x2 + 1/m2 w2
y = [x1, x2, x3, x4]T
여기서 x1, x2는 각각 질량 m1과 m2의 변위, x3, x4는 각각 질량 m1과 m2의 속도이다. u는 질량 m1에 가해지는 제어력이며, w1과 w2는 각각 질량 m1과 m2에 작용하는 외부 교란력이다.

Trích dẫn

"기계 학습 모델은 과거 교란 추정치를 기억하고 일반화하여 교란 제거 성능을 향상시킨다."
"ESO는 기계 학습 모델의 부족함을 보완하는 추가적인 안전장치 역할을 한다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Disturbance Rejection-Guarded Learning for Vibration Suppression of Two-Inertia Systems

by Fan Zhang,Ji... lúc arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10240.pdf

Yêu cầu sâu hơn

다중 관성 시스템의 진동 억제를 위해 다른 어떤 접근법들이 있을까?

다중 관성 시스템의 진동 억제를 위한 다른 접근법으로는 주로 주파수 응답 기반의 제어 기술이 사용됩니다. 이러한 방법은 시스템의 주파수 특성을 분석하여 적절한 주파수 대역에서 진동을 억제하거나 감쇠시키는 방식으로 작동합니다. 또한, 모델 예측 제어나 옵티마 제어와 같은 고급 제어 기술을 사용하여 모델 불확실성을 보상하고 진동을 최소화하는 방법도 있습니다. 또한, 주파수 도메인에서의 분석을 통해 모델 불확실성을 고려한 제어기 설계가 가능합니다.

기계 학습 모델의 성능이 저하되는 경우 어떤 대안적인 방법을 고려할 수 있을까?

기계 학습 모델의 성능이 저하되는 경우, 대안적인 방법으로는 전통적인 제어 이론을 활용한 모델 기반 제어 방법을 고려할 수 있습니다. 모델 기반 제어는 시스템의 동적 모델을 사용하여 제어기를 설계하므로 모델 불확실성에 강건한 성능을 보장할 수 있습니다. 또한, 확률적인 제어 이론이나 최적 제어 이론을 활용하여 시스템의 불확실성을 고려한 제어기 설계를 수행할 수도 있습니다. 이러한 방법들은 기계 학습 모델의 한계를 극복하고 안정적인 제어 성능을 달성하는데 도움이 될 수 있습니다.

이 연구에서 제안된 프레임워크를 다른 공학 분야에 어떻게 적용할 수 있을까?

이 연구에서 제안된 프레임워크는 다른 공학 분야에도 적용할 수 있는 다양한 가능성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 자동차 산업에서는 차량의 진동을 억제하고 주행 안정성을 향상시키는 데에 활용할 수 있습니다. 또한, 로봇공학 분야에서는 로봇의 운동 제어 시스템에 적용하여 로봇의 안정성과 정확성을 향상시키는 데에 활용할 수 있습니다. 또한, 항공우주 산업이나 해양공학 분야에서도 시스템의 진동을 억제하고 안정성을 향상시키는 데에 이 프레임워크를 적용할 수 있습니다. 이러한 다양한 응용 분야에서 이 연구의 프레임워크는 혁신적인 제어 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.