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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 경상대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수11
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본 연구는 신경회로망 기반의 적응 비행제어 법칙을 설계하고 실제 무인항공기를 이용해 비행시험을 수행해 성능과 안정성을 검증을 하였다.
선형 모델을 이용하여 모델 역변환 제어법칙을 설계하고 모델 역변환 오차와 기타 불확실성에 의해 발생되는 오차를 신경회로망을 이용하여 보상하면 대상 항공기 전체 비행 영역에서 사용 할 수 있고 고전 PID 제어법칙 설계보다 시간과 비용을 획기적으로 줄일수 있다. 그리고 구동기 고장과 항공기 외형 파손에의한 형상 변화에도 제어가 가능하다.
선형 모델을 이용하여 모델 역변환 제어법칙을 설계하고 모델 역변환 오차와 기타 불확실성에 의해 발생되는 오차를 신경회로망을 이용하여 보상하면 대상 항공기 전체 비행 영역에서 사용 할 수 있고 고전 PID 제어법칙 설계보다 시간과 비용을 획기적으로 줄일수 있다. 그리고 구동기 고장과 항공기 외형 파손에의한 형상 변화에도 제어가 가능하다.
목차
I. 서론 11. 연구배경 12. 관련 연구 동향 23. 연구 목적 및 방법 3II. 대상 항공기 모델 41. 대상 항공기 제원 42. 시뮬레이션 모델 구성 83. 동적 특성 분석 9III. 제어법칙 설계 131. 모델 역변환(Dynamic Model Inversion) 132. 비례-미분 제어법칙(PD Controller) 163. 신경회로망(Neural Network based Adaptive Control) 214. 의사제어기법(Pseudo Control Hedging : PCH) 245. 시뮬레이션 결과 266. 제어법칙 설계 요약 31IV. 비행시험 시스템 구성 331. 비행제어 시스템 332. PILS(Process In the Loop Simulation) 36V. 비행시험 381. 비행시험 절차 382. 비행 시험 결과 분석 39VI. 결론 53부록 54A. 관성모멘트 측정 실험 54B. 리야프노프 이론을 이용한 안정성 증명 56C. 지상 점검 절차 59D. 비행 전 점검 절차 60E. 신경회로망을 이용한 적응 제어법칙 블록 61F. 비행시험 기록 74참고문헌 75
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