적응형 전체 차수 적분-종단 슬라이딩 모드 제어: 불확실성의 사전 경계값 미지 문제 해결

Khái niệm cốt lõi

본 연구는 불확실성의 사전 경계값이 알려지지 않은 상황에서 연속적이고 유한 시간 내 수렴하는 제어기를 제안한다.

Tóm tắt

본 논문은 다음과 같은 내용을 다룹니다:

1. 기존의 슬라이딩 모드 제어 알고리즘의 한계를 극복하기 위해 전체 차수 적분-종단 슬라이딩 면(FOITSM)을 제안합니다. 이 슬라이딩 면은 도달 단계가 없어 초기부터 강인성을 보장하며, 유한 시간 내에 상태 궤적이 수렴합니다.

2. 적응형 교란 관측기(ADO)를 설계하여 불확실성의 영향을 완화합니다. ADO 기반 전체 차수 적분-종단 슬라이딩 모드 제어(FOITSMC)를 적용하면 조건부로 알려진 매칭 교란 하에서 제어 입력의 채터링이 크게 감소합니다.

3. 적응 이득을 비단조적으로 업데이트하여 작용하는 교란을 과도하게 추정하지 않으면서도 상태 궤적의 전역 유계성을 보장합니다.

4. 제안된 알고리즘을 강체 우주선의 자세 안정화에 효과적으로 적용합니다.

Thống kê

불확실성의 시간 미분 값의 절대값은 유계하지만, 그 상한값은 알려지지 않음.
제어기 설계 시 적응 이득의 과도한 추정을 방지하여 최소 가능한 이득을 사용함.

Trích dẫn

"본 연구는 불확실성의 사전 경계값이 알려지지 않은 상황에서 연속적이고 유한 시간 내 수렴하는 제어기를 제안한다."
"ADO 기반 전체 차수 적분-종단 슬라이딩 모드 제어(FOITSMC)를 적용하면 조건부로 알려진 매칭 교란 하에서 제어 입력의 채터링이 크게 감소한다."
"적응 이득을 비단조적으로 업데이트하여 작용하는 교란을 과도하게 추정하지 않으면서도 상태 궤적의 전역 유계성을 보장한다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

On Continuous Full-Order Integral-Terminal Sliding Mode Control with Unknown Apriori Bound on Uncertainty

by Jit Koley,Di... lúc arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.02433.pdf

Yêu cầu sâu hơn

제안된 알고리즘을 다른 종류의 비선형 시스템에 적용할 경우 어떤 성능 향상을 기대할 수 있을까

제안된 알고리즘은 비선형 시스템의 안정성 및 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 알고리즘은 Full-Order Integral-Terminal Sliding Manifold (FOITSM)를 활용하여 sliding mode control을 적용하며, 이는 integral sliding mode control과 terminal sliding mode control의 속성을 결합하여 안정성을 보장합니다. 따라서, 다른 종류의 비선형 시스템에 이 알고리즘을 적용할 경우, 더 빠른 수렴 및 더 낮은 오차 수준을 기대할 수 있습니다. 또한, chattering 현상을 줄이고 더 부드러운 제어 입력을 제공하여 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

불확실성이 매칭되지 않는 경우에도 제안된 방법론을 확장할 수 있을까

불확실성이 매칭되지 않는 경우에도 제안된 방법론을 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 불확실성이 매칭되지 않는 경우에는 Adaptive Disturbance Observer (ADO)를 더욱 유연하게 적용하여 불확실성을 추정하고 제어 입력을 조정할 수 있습니다. 또한, 불확실성의 특성에 따라 적응적인 제어 법칙을 조정하여 시스템의 안정성을 보장할 수 있습니다. 따라서, 불확실성이 매칭되지 않는 경우에도 제안된 방법론을 적용하여 시스템의 안정성을 유지할 수 있습니다.

제안된 알고리즘의 성능을 더욱 향상시키기 위해 어떤 추가적인 기법을 고려할 수 있을까

제안된 알고리즘의 성능을 더욱 향상시키기 위해 추가적인 기법을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 불확실성을 더 정확하게 추정하기 위해 신경망이나 모델 예측 제어와 같은 기계 학습 기술을 도입할 수 있습니다. 또한, 제어 입력의 최적화를 위해 최적 제어 이론을 적용하거나 상태 피드백 제어를 개선할 수 있습니다. 더불어, 시스템의 모델링을 더 정교하게 수행하여 더 정확한 제어 알고리즘을 설계할 수도 있습니다. 이러한 추가적인 기법을 적용하여 제안된 알고리즘의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.