KR20090006926A - Motion controller and auto tuning method for using genetic algorithm - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 통신을 이용한 전동기 제어장치의 제어 이득 조절 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 ISO11898 표준으로 지능형 센서나 액츄에이터의 통신에 적합한 컨트롤 에어리어 네트워크(Controller Area Network; 이하 "CAN"이라 약칭함)를 기반으로 하여 전동기에 대한 위치와 속도, 토크를 입력받고, PID 제어이론을 이용하여 전동기를 제어하는 모션 제어기 및 자동 동조방법에 관한 것이다.The present invention relates to a control gain control device and method of an electric motor control device using communication, and more particularly, to a control area network (hereinafter referred to as "CAN") suitable for communication of intelligent sensors or actuators according to the ISO11898 standard. The present invention relates to a motion controller and an auto-tuning method for receiving a position, speed, and torque for an electric motor, and controlling the electric motor using PID control theory.
보다 상세히, 본 발명은 유전자 알고리즘을 사용하여 상기 모션 제어기의 제어이득을 설정하고, 디바이스와 통신 프로토콜을 정합하여 불특정 모션 제어기와의 통신이 가능하도록 하여 제어 이득을 보다 용이하게 구할 수 있도록 하는 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기 및 자동 동조방법에 관한 것이다.In more detail, the present invention uses a genetic algorithm to set the control gain of the motion controller, match the communication protocol with the device to enable communication with the unspecified motion controller to obtain a control gain more easily It relates to a motion controller and an automatic tuning method using.
대부분의 모션 제어기는 전동기의 종류와 특징에 무관한 상태로 설계되어 개발이 완료된 후 제어를 할 전동기에 부착된다.Most motion controllers are designed to be independent of the type and characteristics of the motor and attached to the motor to be controlled after the development is completed.
상기 모션 제어기의 출력은 펄스폭 변조 방식(PWM : Pulse Width Modulator)으로 전동기의 구동 전압을 변경하게 된다. 전동기의 속도, 위치 제어를 하기 위한 모션 제어기의 입력은 속도이고, 피드백(feed-back)되어 오는 출력은 전동기에 부착된 인코더(Encoder)의 펄스(Pulse) 수이다. 여기서 문제가 되는 부분은 인코더의 레졸루션(Resolution)이 전동기마다 각각 다르다는 점이다. 따라서 상기 모션 제어기를 설계할 때 각 부분의 변수가 되는 부분을 모두 고려할 수 없다. 따라서 전동기의 전달함수와 인코더를 속도로 변환하고, 제어이득과 연산한 속도에 대한 출력을 전동기의 펄스폭 변조 방식으로 변환하는 전환 블록(Converting Block)을 하나의 블록으로 통합하여 하나의 블랙박스(Black Box)로 설정하고 모션 제어기를 설계하기 때문에 제어이득을 계산하는 방법에는 많은 어려움이 따른다.The output of the motion controller is to change the driving voltage of the motor in a pulse width modulator (PWM). The input of the motion controller to control the speed and position of the motor is speed, and the output that is fed back is the number of pulses of an encoder attached to the motor. The problem here is that the resolution of the encoder is different for each motor. Therefore, when designing the motion controller, it is impossible to consider all the parts that are variables of each part. Therefore, by converting the transfer function and encoder of the motor into speed, and converting the control gain and the output of the calculated speed into the pulse width modulation method of the motor into a single block by integrating a single black box ( Black Box) and motion controller design, so it is difficult to calculate the control gain.
즉, 대부분의 서보 시스템은 초기 설치 시 전동기의 종류와 특성, 작업현장에서의 적절한 이득이나 파라미터의 튜닝 단계를 필요로 한다. 이러한 튜닝 작업을 위해서는 대부분 많은 시간을 필요로 하는 반복 실험에 의한 시행착오(Trial-and-Error) 방법이 이용된다. 따라서 상기 서보 시스템을 초기 설치 시 튜닝 작업을 짧은 시간 내에 자동으로 수행할 수 있는 방법의 개발이 요구된다.In other words, most servo systems require the type and characteristics of the motor at the time of initial installation, and the appropriate gain or parameter tuning step in the shop floor. For this tuning task, a trial-and-error method using an iterative experiment that requires a lot of time is used. Therefore, there is a need for the development of a method capable of automatically performing a tuning operation in a short time upon initial installation of the servo system.
또한, 이론을 이용한 자동 동조 알고리즘은 실제 시스템이 정확한 모델링(modeling)이 되거나 측정 잡음과 오차 없는 환경에서는 완벽한 제어상태를 보이지만 실제 환경에서는 측정 잡음과 오차, 불확실성 등의 오차 발생요인으로 인해 제어가 불안정(Unstable)하다. 따라서, 전동기의 종류나 특성, 주위 환경 등의 간섭을 받더라도 환경적 요소를 무시할 수 있고, 전동기의 전류, 속도, 위치에 대한 정밀한 제어를 수행하기 위한 제어이득을 획득할 수 있는 방법의 개발이 요구된다.In addition, the auto-tuning algorithm based on the theory shows the perfect control state in the real modeling system or the measurement noise and error-free environment, but the control is unstable due to the error occurrence factors such as measurement noise, error, and uncertainty in the real environment. (Unstable) Therefore, it is necessary to develop a method that can ignore environmental factors even when subjected to interferences such as the type, characteristics, and surrounding environment of the motor, and obtain a control gain for performing precise control of the current, speed, and position of the motor. do.
상기 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은, 모션 제어기와 상기 모션 제어기에 연결될 전동기 및 시스템 주변환경으로부터의 영향을 최소화하고 전동기의 특성에 따라 상기 모션 제어기의 전류, 속도, 위치 제어이득을 상황에 맞춰 최적화하고 빠른 튜닝을 할 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기 및 자동 동조방법을 제공하는데 그 목적이 있다.In order to solve the above problems, the present invention minimizes the influence from the motion controller, the motor to be connected to the motion controller and the system surroundings, and obtains the current, speed, and position control gains of the motion controller according to the characteristics of the motor. The purpose of the present invention is to provide a motion controller and automatic tuning method using a genetic algorithm that can be optimized and tuned quickly.
또한, 본 발명은, 종래 모션 제어기마다 통신방법과 전동기 구동 명령이 다른 구조로 되어 있어 튜닝 프로그램을 각각 구동해야하는 문제점이 있지만, 통신과 제어구동에 대한 부분을 인터페이스화하여 디바이스의 종류에 따라 인터페이스를 변경해 줌으로써 여러 종류의 모션 제어기의 제어이득을 용이하게 설정할 수 있도록 하는 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기를 제공하는데 그 목적이 있다.In addition, the present invention has a problem in that a tuning program must be driven separately because the communication method and the motor drive command are different for each motion controller, but the interface for communication and control drive is interfaced according to the type of device. It is an object of the present invention to provide a motion controller using a genetic algorithm that can easily set the control gains of various types of motion controllers by changing them.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 전동기로부터 인가 전류를 피드백 받아 전류비례적분 제어기와, 게인함수를 통하여 제어이득을 계산하여, 전동기의 허용 전류 이상에서의 동작 유무를 확인하는 전류제어루프, 상기 전동기의 제어주기당 상기 전동기에 부착된 인코더의 회전수를 피드백 받아 전동기의 속도를 계산하고, 속도비례적분 제어기를 통하여 제어이득을 계산하는 속도제어루프, 및 위치에 대한 입력을 받아 전동기가 이동할 거리를 계산하여 프로파일 생성방식으로 각 위치에서의 속도를 생성하는 피드포워드 제어기와, 위치에 대한 보정 제어를 수행하 는 위치비례 제어기로 구성되는 위치제어루프를 포함하는 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기를 제공한다.The present invention for achieving the above object is a current control loop for receiving the applied current from the motor feedback current proportional integral controller and the control gain through the gain function, to determine whether the operation of the motor above the allowable current, A speed control loop for calculating the speed of the motor by receiving feedback of the rotational speed of the encoder attached to the motor per control cycle of the motor, and calculating the control gain through the speed proportional integral controller, and the distance the motor moves by receiving the input for the position. It provides a motion controller using a genetic algorithm including a position control loop composed of a feed forward controller for generating a velocity at each position by calculating a profile and a position proportional controller for performing correction control for the position. .
바람직하게는, 상기 전류제어루프는, 상기 모션 제어기에서 출력되는 펄스폭 변조 방식을 이용하여 전동기의 출력단에 전류측정용 저항을 연결하고 전동기에 인가되는 전압을 측정하여 상기 전동기에 인가되는 전류를 계산할 수 있다.Preferably, the current control loop is connected to the current measuring resistor to the output terminal of the motor by using a pulse width modulation method output from the motion controller and by measuring the voltage applied to the motor to calculate the current applied to the motor. Can be.
또한, 상기 전동기로부터 상기 위치제어루프로 피드백되는 정보는 전동기에 부착된 인코더로 측정된 전동기의 회전 각도일 수 있다.In addition, the information fed back from the motor to the position control loop may be a rotation angle of the motor measured by the encoder attached to the motor.
또한, 상기 모션 제어기의 구동부는 인터페이스로 구현되어, 통신 디바이스와 통신 프로토콜을 통하여 통신함으로써 모션 제어기의 종류에 구애받지 않고 제어 이득을 설정할 수 있다.In addition, the driving unit of the motion controller may be implemented as an interface to communicate with a communication device through a communication protocol to set a control gain regardless of the type of motion controller.
또한, 상기 모션 제어기와 통신 디바이스 사이의 통신은 ISO11898 표준으로 퍼스널 컴퓨터의 인터페이스가 풍부한 컨트롤 에어리어 네트워크를 이용할 수 있다.In addition, the communication between the motion controller and the communication device can use a control area network rich in the interface of a personal computer according to the ISO11898 standard.
또한, 상기 모션 제어기에서 전동기를 제어하기 위한 펄스폭 변조 방식으로 신호를 변조하고, 상기 펄스폭 변조 방식으로 변조된 신호는 전동기를 구동하기 위해 형성된 모스펫과 게이트로 구성된 브릿지 회로를 거쳐 전동기에 인입될 수 있다.In addition, the motion controller modulates a signal in a pulse width modulation scheme for controlling the motor, and the signal modulated in the pulse width modulation scheme is introduced into the motor through a bridge circuit formed of a MOSFET and a gate formed to drive the motor. Can be.
또한, 본 발명은 유전자 알고리즘을 이용하여 제어이득을 계산하는 자동 동조방법에 있어서, 제어이득을 계산하기 위해 PID 제어기의 P, I, D 제어이득을 유전자로 설정하는 단계, 상기 유전자로 설정된 P, I, D 제어이득을 적합도 함수를 기준으로 적정여부를 판단하는 단계, 상기 적합도 함수를 기준으로 한 판단 결과 적정 유전자는 다음 세대로 유전시키고, 그 외 유전자는 선택, 교차, 및 변이를 이용하여 새로운 유전자를 생성하는 단계 및 상기 과정을 반복하여 추출된 적정 P, I, D 제어이득을 선택하여 저장하는 단계를 포함하는 유전자 알고리즘을 이용한 자동 동조방법을 제공한다.In addition, the present invention provides an automatic tuning method for calculating a control gain using a genetic algorithm, the method comprising: setting the P, I, D control gain of the PID controller as a gene to calculate the control gain, P, set as the gene, Determining whether I, D control gains are appropriate based on the fitness function, based on the fitness function, the titration gene is inherited to the next generation, and other genes are selected using new selection, crossover, and mutation. It provides an automatic tuning method using a genetic algorithm comprising the step of generating the gene and selecting and storing the appropriate P, I, D control gain extracted by repeating the above process.
바람직하게는, 상기 적합도 함수는 전동기의 ts(settling time), PMO(Percent Maximum Overshoot), ess(Steady-state error)일 수 있다.Preferably, the fitness function may be a settling time (ts), a percent maximum overshoot (PMO), and a steady-state error (ess) of the motor.
본 발명은, 모션 제어기와 상기 모션 제어기에 연결될 전동기 및 시스템 주변환경으로부터의 영향을 최소화하고 전동기의 특성에 따라 상기 모션 제어기의 전류, 속도, 위치 제어이득을 상황에 맞춰 최적화하고 빠른 튜닝을 할 수 있는 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기 및 자동 동조방법을 제공한다.The present invention can minimize the influence from the motion controller and the motor and system surroundings to be connected to the motion controller and optimize the current, speed, and position control gain of the motion controller according to the characteristics of the motor according to the situation and perform fast tuning. The present invention provides a motion controller and an automatic tuning method using a genetic algorithm.
또한, 본 발명은, 종래 모션 제어기마다 통신방법과 전동기 구동 명령이 다른 구조로 되어 있어 튜닝 프로그램을 각각 구동해야하는 문제점이 있지만, 통신과 제어구동에 대한 부분을 인터페이스화하여 디바이스의 종류에 따라 인터페이스를 변경해 줌으로써 여러 종류의 모션 제어기의 제어이득을 용이하게 설정할 수 있도록 하는 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기를 제공한다.In addition, the present invention has a problem in that a tuning program must be driven separately because the communication method and the motor drive command are different for each motion controller, but the interface for communication and control drive is interfaced according to the type of device. The present invention provides a motion controller using a genetic algorithm that makes it possible to easily set the control gains of various types of motion controllers.
본 발명과 본 발명의 동작성의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도 면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.In order to fully understand the present invention, the advantages of the operability of the present invention, and the objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention and the contents described in the accompanying drawings.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기를 도시한 블럭도이다.1 is a block diagram showing a motion controller using the genetic algorithm of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 모션 제어기는 전류, 속도, 위치에 대한 제어 이득을 구하는 전류, 속도, 위치 제어루프(100, 200, 300)로 구성되며, 상기 전류제어루프(100)는 속도제어를, 상기 전류와 속도제어루프(100, 200)는 위치제어를 수행한다.Referring to FIG. 1, the motion controller of the present invention includes a current, speed, and
보다 상세히, 상기 전류제어루프(100)는 전동기의 허용 전류 이상에서의 동작 유무를 확인하는 것으로, 제어의 개념보다는 시스템 안정에 그 목적을 둔다. 상기 전류제어루프(100)는 상기 속도제어루프(200)로부터 제어신호를 입력받고, 전동기로부터 인가 전류를 피드백 받아 전류비례적분(Proportional-Integral) 제어기(110)와 게인함수(120)를 통하여 제어이득을 계산한다. 상기 전류제어루프(100)는 모션 제어기에서 출력되는 펄스폭 변조 방식을 이용하여 전동기의 출력단에 전류측정용 저항을 달아 전동기에 인가되는 전압을 측정하여 하기 수학식 1의 옴(Ohm)의 법칙을 이용하여 전류를 계산한다.In more detail, the
여기서 전류제어의 제어주기는 40uμs로 CAN 통신을 이용하여 실시간으로 출력을 받을 수 없다. 따라서 전류제어 이득은 전류로 전동기를 구동하고 전동기의 출력 데이터를 버퍼에 저장한 후 최종적으로 상위 프로그램으로 전달하는 방식을 사용한다.Here, the control cycle of the current control is 40uμs and cannot receive output in real time using CAN communication. Therefore, the current control gain uses a method of driving the motor with current, storing the output data of the motor in a buffer, and finally transferring it to the upper program.
한편, 상기 속도제어루프(200)의 입력은 전동기의 속도로써 전동기 제어주기(1ms)당 전동기에 부착된 인코더의 회전수(Pulse)를 피드백 받아 속도를 계산한다. 이후, 속도비례적분(Proportional-Integral) 제어기(210)를 통하여 제어이득을 계산하고 이를 이용하여 속도출력을 계산한다. 그 후, 상기 모션 제어기에서 전동기를 제어하기 위한 신호인 펄스폭 변조 방식으로 신호를 변조하고, 상기 펄스폭 변조 방식으로 변조된 신호는 전동기를 구동하기 위해 꾸며진 모스펫(MOSFET : Metal-Oxide Semiconductor Field Effect Transistor)과 게이트(Gate)로 구성된 브릿지(Bridge) 회로를 거쳐 전동기에 인입된다. 즉, 상기 속도제어루프(200)는 전류제어이득을 설정한 후 상기 전류제어루프(100)를 하나의 시스템(전달함수)으로 간주하고 속도제어를 실시한다. 여기서 속도 PID 제어이득과 계산된 값은 전류입력값으로 전류제어루프(100)의 입력이 된다.On the other hand, the input of the
한편, 상기 위치제어루프(300)는 위치에 대한 입력을 받아 전동기가 이동할 거리를 계산하여 각 위치에서의 속도를 생성하는 프로파일 생성 방식을 사용하는 피드포워드(Feed-forwad) 제어기(310)와 위치에 대한 보정 제어를 수행하는 위치비례(Proportional) 제어기(320)로 구성된다. 여기서 상기 전동기로부터 피드백되는 정보는 전동기에 부착된 인코더를 이용하여 측정된 전동기가 회전한 각도이다.Meanwhile, the
상기와 같은 구조를 가지는 모션 제어기에서는 전류이득을 설정 후, 속도이득, 위치이득의 순서로 제어이득을 설정해야한다.In the motion controller having the above structure, after setting the current gain, the control gain should be set in the order of speed gain and position gain.
한편, 상위 알고리즘 프로그램과 모션 제어기 사이의 통신은 ISO11898 표준을 사용하며 퍼스널 컴퓨터(PC)의 인터페이스가 풍부한 CAN(Cotroller Area Network)을 이용함으로써 개방화, 저비용화 및 유지보수의 간이화를 이룰 수 있다.On the other hand, the communication between the higher algorithm program and the motion controller uses the ISO11898 standard and uses a CAN (Cotroller Area Network) rich in the interface of a personal computer (PC), thereby facilitating openness, low cost and maintenance.
또한, 상기 상위 알고리즘 프로그램과 모션 제어기의 구동부 사이의 통신은 여러가지의 통신형태에 유연하게 대처할 수 있도록 하기 위하여 통신 디바이스를 인터페이스로 구성하며, 상기 모션 제어기의 구동부 역시 인터페이스로 구성하여 유연성을 높일 수 있다. 또한 유전자 알고리즘을 이용한 자동 동조방법 또한 하나의 객체로 구성하여 개방화 모듈구조에 적합하도록 구성한다.In addition, the communication between the upper algorithm program and the driver of the motion controller is configured to interface with the communication device in order to flexibly cope with various communication types, and the driver of the motion controller can also be configured as an interface to increase flexibility. . In addition, the automatic tuning method using the genetic algorithm is also composed of one object to be suitable for the open module structure.
도 2는 본 발명의 유전자 알고리즘을 나타낸 순서도이다.2 is a flow chart showing the genetic algorithm of the present invention.
도 2를 참조하면, 상기 유전자 알고리즘은 유전적 계승과 다윈의 생존경쟁이라는 자연의 현상을 모델링한 확률론적 접근방식에 근거하여 주로 전공간 검색(Global search procedures)에 효과적으로 사용되는 검색 방법이다. 다시 말해 주어진 환경에 잘 적응하는 유전자만을 선택(Selection)하여 교배(Crossover)하고 교배 후 발생할 수 있는 경우로 돌연변이(Mutation)도 생성하여 다음 세대에 우수한 유전 형질이 전달(Reproduction)되게 한다. 따라서 진화(Evolution)가 거듭될수록 주어진 환경에 더 적합한 유전자들만이 남아있게 되는 것이다.Referring to FIG. 2, the genetic algorithm is a search method that is effectively used mainly for global search procedures based on a probabilistic approach that models a natural phenomenon of genetic inheritance and Darwin's survival competition. In other words, only genes that adapt well to a given environment can be selected for crossover, and mutations can also be generated in the case of crossover, resulting in superior genetic traits for the next generation. Thus, as evolution evolves, only those genes that are better suited to a given environment remain.
자동 동조에 사용할 알고리즘으로 상기 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 시스템에 적합한 제어이득을 계산한다. 상기 유전자 알고리즘은 대부 분 정해진 수의 해로 구성되는 해집단을 갖는다. 예를 들어, 제어이득을 계산하기 위해 PID 제어기의 P, I, D 제어이득을 유전자로 설정해 진화를 할 수 있도록 설정한다(S100). 알고리즘의 적합도 함수는 하기 수학식 2와 같이 전동기의 ts(settling time), PMO(Percent Maximum Overshoot), ess(Steady-state error)의 결과로 설정하고 제어를 수행한다(S110). 제어 결과 적합도를 판단하여(S120), 제일 좋은 유전자는 그대로 다음 세대로 유전되고, 그 외 유전자는 선택과, 교차와 변이를 이용하여 새로운 유전자를 생성하여 다음 세대에서 확인할 수 있도록 한다(S130). 상기 과정을 거쳐 P, I, D 게인을 선택하고 저장한다(S140).As an algorithm to be used for automatic tuning, a control gain suitable for the system is calculated using the genetic algorithm. The genetic algorithm has a solution group that consists mostly of a fixed number of solutions. For example, in order to calculate the control gain, P, I, and D control gains of the PID controller are set as genes and set to allow evolution (S100). The fitness function of the algorithm is set as a result of ts (settling time), Percent Maximum Overshoot (PMO), and Steady-state error (ess) of the electric motor as shown in Equation 2 below (S110). By determining the suitability of the control result (S120), the best gene is inherited to the next generation as it is, and other genes are generated by using the selection, crossover and mutation to be identified in the next generation (S130). Through the above process, P, I, D gains are selected and stored (S140).
여기서 ts는 settling time, Mp는 Maximum Overshoot, ess는 Steady-state error를 의미한다.Where t s is settling time, M p is Maximum Overshoot, and ess is Steady-state error.
유전자의 진화를 위해 상기 PID 제어이득은 P, I, D 제어이득을 하나의 Set으로 선택(Selection), 교차(CrossOver), 변이(Mutation)의 과정을 거쳐 유전자를 진화하도록 한다. 유전자의 교차는 하기 수학식 3과 같이 3개의 제어이득을 비트연산을 통해 하나의 유전자로 구성하여 진화과정을 거치며 교차는 두 개의 유전자를 하나의 쌍을 이루도록 하고 교차 임계 확률에 따라 일점 교차(one-Point Crossover)를 이용하여 교차를 하여 다음 세대의 유전자를 생성한다. 변이 또한 교차와 마찬가지로 비트 연산을 통해 하나의 유전자로 구성하고 돌연변이 임계값에 따라 새로운 유전자를 생성하도록 한다.The PID control gain allows the gene to evolve through a process of Selection, CrossOver, and Mutation as a set of P, I, and D gains for gene evolution. Genetic crossover consists of three control gains as a single gene through bitwise operation as shown in Equation 3 below, which undergoes an evolutionary process. Point Crossover is used to generate the next generation of genes. Mutations, like crossover, are made up of a single gene through bitwise operations, and new genes are generated based on mutation thresholds.
본 발명의 일 실시예에 따른 교차 임계 확률은 50%이며 돌연변이 확률은 10%로 하고, 유전자의 개수는 10개, 10세대까지 진화하며 전동기에 맞는 제어이득을 획득할 수 있도록 구현한다.The cross threshold probability according to an embodiment of the present invention is 50% and the mutation probability is 10%, the number of genes is evolved up to 10, 10 generations, and implemented to obtain a control gain for the motor.
상기 유전자 알고리즘을 통한 PID 제어이득은 교차와 변이로 인해 PID 구성 비율이 틀려지게 된다. 보편적으로 I 제어이득은 P 제어이득의 10% 내외의 제어이득을 가지며 D 제어이득은 P 제어이득의 1% 미만의 제어이득을 가지는 것을 실험적으로 찾아낼 수 있다. 따라서 상기 유전자 알고리즘을 이용할 때 그 특성을 살리기 위해 하나의 유전자형태로 구성할 때 I 제어이득은 그 값의 10배, D 제어이득은 100배를 하여 유전자를 구성하며 유전 알고리즘의 연산결과를 모션 제어기에 입력할 때 1/10배, 1/100배를 하여 사용하도록 구성하여 제어이득으로 인한 전동기의 폭주를 방지한다.In the PID control gain through the genetic algorithm, the PID composition ratio is different due to the intersection and the variation. In general, it can be found experimentally that I control gain has a control gain of about 10% of P control gain and D control gain has a control gain of less than 1% of P control gain. Therefore, when using the genetic algorithm, when constructing one gene type to make use of its characteristics, the I control gain is 10 times its value and the D control gain is 100 times to compose the gene. It is configured to use 1/10 times and 1/100 times when inputting to, to prevent the motor runaway due to control gain.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기 및 자동 동조방법에 의하면, 디바이스 제어부를 인터페이스로 구현함으로써 여러 형태의 제어기를 컨트롤할 수 있다. 또한 통신부를 인터페이스화 하여 각 모션 제어기 마다 다른 프로토콜에 대한 유연성을 가질 수 있도록 하며, 상기 모션 제어기의 내부 제어 알고리즘에 따라 자동 동조 프로그램이 변화하지 않도록 유전자 알 고리즘을 사용함으로써 빠른시간 내에 제어기와 전동기의 종류에 따른 제어이득을 구할 수 있다. 또한 현재 상태의 유전자를 1세대에 포함시킴으로써 자동 동조 프로그램을 사용하여 제어이득을 찾는 횟수가 많아질수록 유전자가 현재 시스템에 더욱 적합하도록 한다. 또한, 적합도 함수를 모션 제어기의 성능으로 구현함으로써 모션 제어기의 추종성능의 중요도에 따라 제어이득을 쉽게 획득할 수 있도록 한다.As described above, according to the motion controller and the automatic tuning method using the genetic algorithm of the present invention, various types of controllers can be controlled by implementing the device controller as an interface. In addition, the communication unit can be interfaced to provide flexibility for different protocols for each motion controller, and a genetic algorithm is used to prevent the automatic tuning program from changing according to the internal control algorithm of the motion controller. The control gain can be obtained according to the type. In addition, by including the current gene in the first generation, the more times the control gain is found using the automatic tuning program, the more suitable the gene is for the current system. In addition, by implementing the fitness function as the performance of the motion controller, it is possible to easily obtain the control gain according to the importance of the tracking performance of the motion controller.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to one embodiment shown in the drawings, this is merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. . Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.
도 1은 본 발명의 유전자 알고리즘을 이용한 모션 제어기를 도시한 블럭도.1 is a block diagram showing a motion controller using the genetic algorithm of the present invention.
도 2는 본 발명의 유전자 알고리즘을 나타낸 순서도.2 is a flow chart showing the genetic algorithm of the present invention.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
100 : 전류제어루프 110 : 전류비례적분 제어기100: current control loop 110: current proportional integral controller
120 : 게인함수 200 : 속도제어루프120: gain function 200: speed control loop
210 : 속도비례적분 제어기 300 : 위치제어루프210: speed proportional integral controller 300: position control loop
310 : 피드포워드 제어기 320 : 위치비례 제어기310: feed forward controller 320: position proportional controller
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