KR20130017403A - 액추에이터 제어 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

모델링된 부하 파라미터를 포함하는 상태 방정식에 기초하여 부하의 상태를 추정하는 관측부, 부하를 제어하기 위한 신호를 출력하는 제어부, 제어부로부터 출력된 신호를 보상하는 보상부, 및 부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 보상부의 이득을 결정하고 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 추정부를 포함하는 액추에이터 제어 장치가 개시된다.

Description

액추에이터 제어 장치 및 방법{Apparatus and method for control of actuator}
회전 모터와 같은 액추에이터를 제어하기 위한 기술과 관련된다.
일반적으로 속도제어방식에 있어서, 비교적 구현이 간단한 PI 제어기가 많이 사용되고 있으나, 이는 추적 제어기(Tracking controller)에서 고성능을 얻기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 출력오차를 사용한 상태 변수를 추가 궤환하는 방법으로, 추적 제어기를 이용하는 것은 이미 잘 알려져 있다. 이 방법은 최적 제어이론을 사용하여 이득을 구하므로 PI 제어기에서 트라이얼 앤 에러(Trial-and-Error) 방법을 사용하는 것보다 더 효과적이다.
한편, 실제 값을 알 수 없고, 찾아내기 어려운 입력에 대해서 관측기가 연구되어 졌는데, 이는 외란 관측기와 퍼지 논리 제어기 및 고정 이득을 사용한 제어기에서 사용된다. 그러나 좀 더 정밀한 속도와 위치 제어를 위해서는 관측기의 파라미터와 실제 시스템의 파라미터의 차이가 발생하는 문제를 해결해야 한다. 파라미터 문제에서 벗어나는 방안으로 VSS와 퍼지 로직(fuzzy Logic)을 이용하는 방법도 연구되었으나, 고 강성 제어에 치중하다 보니 미세한 떨림을 완전히 없애지 못하는 한계가 있다.
특히 전기 자동차의 경우 모터의 파라미터는 사용 환경 및 동작 조건에 따라 변화하게 되는데 이러한 변화는 원하는 제어에 방해가 되고 안정적인 동작의 저해 원인이 되고 있다.
부하 파라미터 변동에 따른 제어성 저하를 극복할 수 있는 액추에이터 제어 장치 및 방법이 제공된다.
본 발명의 일 양상에 따른 장치는, 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 상태 방정식에 기초하여 부하의 상태를 추정하는 관측부, 부하를 제어하기 위한 신호를 출력하는 제어부, 상기 제어부로부터 출력된 신호를 보상하는 보상부; 및 부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 보상부의 이득을 결정하고 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 추정부를 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 다른 양상에 따른 장치는, 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도를 추정하는 속도 관측부, 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 부하의 토크를 추정하는 토크 관측부, 부하의 속도를 제어하기 위한 제 1 신호를 출력하는 속도 제어부, 토크 관측부의 출력을 학습하여 제 1 신호에 가산될 제 2 신호를 출력하는 신경 네트워크부, 제 1 신호와 제 2 신호가 더해진 제 3 신호를 수신하고, 수신된 제 3 신호를 보상하여 최종 제어 신호를 출력하는 파라미터 보상부, 및 부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 파라미터 보상부의 이득을 결정하고 속도 관측부 및 토크 관측부의 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 파라미터 추정부를 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 또 다른 양상에 따른 장치는, 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도 및 위치를 추정하는 속도 관측부, 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 부하의 토크를 추정하는 토크 관측부, 부하의 위치를 제어하기 위한 제 1 신호를 출력하는 위치 제어부, 토크 관측부의 출력을 학습하여 제 1 신호에 가산될 제 2 신호를 출력하는 신경 네트워크부, 제 1 신호와 제 2 신호가 더해진 제 3 신호를 수신하고, 수신된 제 3 신호를 보상하여 최종 제어 신호를 출력하는 파라미터 보상부, 및 부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 파라미터 보상부의 이득을 결정하고 속도 관측부 및 토크 관측부의 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 파라미터 추정부를 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 또 다른 양상에 따른 장치는, 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도 및 위치를 추정하는 속도 관측부, 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 부하의 토크를 추정하는 토크 관측부, 토크 관측부의 출력을 학습하여 토크 명령과 더해질 부하 토크 보상치를 출력하는 신경 네트워크부, 토크 명령과 부하 토크 보상치의 합산 결과를 수신하고, 부하의 토크를 제어하기 위한 신호를 출력하는 토크 제어부, 토크 제어부의 출력 신호를 보상하여 최종 제어 신호를 출력하는 파라미터 보상부, 및 부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 파라미터 보상부의 이득을 결정하고 토크 제어부, 속도 관측부 및 토크 관측부의 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 파라미터 추정부를 포함할 수 있다.
한편 본 발명의 일 양상에 따른 방법은, 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 상태 방정식에 기초하여 부하의 상태를 추정하는 단계, 부하를 제어하기 위한 제어 신호를 출력하는 단계, 제어 신호를 보상하는 단계, 및 부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 제어 신호의 보상 정도를 결정하고 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
개시된 내용에 따르면, 부하나 노면 상태 그리고 바람 상태 등의 문제를 극복하고 자동차가 일정한 속도를 유지할 수 있다. 또한 등판이나 강판 시에 브레이크를 떼고 다시 출발할 때 부하의 크기나 등판 각도에 상관 없이 현재 위치를 그대로 유지함으로써 미끌림이나 원하지 않는 이동을 막을 수가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 액추에이터 시스템을 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 액추에이터 제어 장치를 도시한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 액추에이터 제어 장치를 도시한다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 액추에이터 제어 장치를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 액추에이터 제어 방법을 도시한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 액추에이터 시스템을 도시한다.
도 1에서, 액추에이터 시스템(100)은 전기 자동차의 승차감 향상을 위한 모터 제어 시스템에 적용될 수 있다. 또한 액추에이서 시스템(100)은 X-Y 테이블을 사용하는 자동화 기기, 로봇의 위치 제어 시스템, CD-ROM 드라이버의 seek time 감소 시스템, 산업용 자동화 기기, 및 캠코더의 정밀 줌인/줌 아웃 시스템 등에 적용될 수 있다.
도 1을 참조하면, 액추에이터 시스템(100)은 제어 파트(110)와 부하 파트(120)를 포함할 수 있다. 부하 파트(120)는 실제로 구동되는 액추에이터 모듈 부분이 될 수 있고, 제어 파트(110)는 이 액추에이터 모듈을 제어하는 부분이 될 수 있다.
부하 파트(120)는 부하(101), 부하 드라이버(102), 및 센서(103)를 포함할 수 있다. 부하(101)는 회전 모터가 될 수 있다. 부하 드라이버(102)는 제어 파트(110)로부터의 제어 신호 i* qc에 따라 부하(101)에 구동력을 전달한다. 센서(103)는 부하(101)의 출력을 검출한다. 센서(103)는 부하(101)의 위치 또는 속도 등을 감지하여 제어 파트(110)로 전달한다. 예컨대, 센서(103)는 엔코더 또는 리졸버, 또는 엔코더/리졸버의 측정 결과를 계수하는 카운터 등이 될 수 있다.
제어 파트(110)는 관측부(104), 제어부(105), 보상부(106), 및 추정부(107)를 포함할 수 있다. 관측부(104)는 상태 공간에서 부하(101)의 상태를 추정한다. 예컨대, 관측부(104)는 모델링된 부하(101)의 파라미터를 포함하는 상태 방정식을 풀어서 부하(101)의 상태를 추정할 수 있다. 추정되는 부하(101)의 상태는 부하(101)의 속도, 위치, 또는 토크가 될 수 있다. 관측부(104)의 관측 결과는 제어부(105), 보상부(106), 및 추정부(107)로 각각 제공된다. 제어부(105)는 상태 궤환 제어기(state feedback controller)가 될 수 있다. 제어부(105)는 목표제어량과 관측부(104)의 출력을 토대로 제어 신호 iqc를 출력한다. 제어부(105)로부터 출력된 제어 신호 iqc는 보상부(106)로 입력되고, 보상부(106)는 수신된 제어 신호 iqc를 보상하여 최종 제어 신호 i* qc를 출력한다. 추정부(107)는 부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화를 토대로 보상부(106)의 이득(gain)을 결정한다. 또한 추정부(107)는 추정된 부하 파라미터를 토대로 관측부(104)의 상태 방정식에 포함된 모델링된 부하 파라미터를 갱신한다.
본 발명의 일 양상에 따라, 제어부(105)는 부하(101)의 위치를 제어하기 위한 위치 제어기, 부하(101)의 속도를 제어하기 위한 속도 제어기, 및 부하(101)의 토크를 제어하기 위한 토크 제어기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 다른 양상에 따라, 관측부(104)는 부하(101)의 속도 또는 위치를 추정하여 속도 보상 정보 또는 위치 보상 정보를 출력하는 속도 관측부 및 부하의 토크를 추정하여 토크 보상 정보를 출력하는 토크 관측부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 또 다른 양상에 따라, 추정부(107)는 관측부(104)의 출력 및 제어부(105)의 출력을 토대로, RLSM(Recursive Least Square Method)을 통해 부하 파라미터의 변화를 추정할 수 있다.
이와 같이 단순히 센서의 측정값을 이용하는 것이 아니라 상태 공간에서 추정된 부하의 속도, 위치, 또는 토크 정보가 상태 궤환 제어기, 즉 제어부(105)로 제공되기 때문에 속도, 위치, 또는 토크 제어에 있어서 정밀성이 향상될 수 있다. 또한 상태 공간에서 얻어진 변동된 부하 파라미터를 관측부(104)에서 사용하는 모델 파라미터에 반영하기 때문에 제어 정확도가 더욱 향상될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 액추에이터 제어 장치를 도시한다. 이것은 차량의 정속 주행을 가능하게 하는 크루즈 제어에 있어서 도로 경사도, 적재 하중 등의 부하 변동에 영향을 받지 않고 일정한 속도로 주행을 가능하게 하는 속도 제어기에 적용될 수 있다.
도 2를 참조하면, 액추에이터 제어 장치(200)는 속도 관측부(201), 토크 관측부(202), 속도 제어부(203), 신경 네트워크부(204), 파라미터 보상부(205), 및 파라미터 추정부(206)를 포함할 수 있다.
속도 관측부(201)는 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도를 추정한다. 예를 들어, 속도 관측부(201)는 하기 수학식 1과 같은 상태 방정식에 따라 모터의 속도(ω) 또는 위치(θ)를 추정할 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서, z는 추정한 위치와 실제 위치간 오차의 적분값을, iqs는 상태 궤환 제어 입력을 나타낸다. 또한 수학식 1에서, B, J, kt, p 등은 부하에 관한 파라미터를 나타낸다. 예컨대, B는 마찰계수를, J는 관성계수를, kt는 토크상수를, p는 극수(the number of pole)를 나타낼 수 있다.
이와 같이 속도 관측부(201)는 부하에 대하여 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도를 추정한다. 이렇게 추정된 부하의 속도는 속도 보상 정보라 부를 수 있다.
본 실시예에 따라, 부하의 속도 정보는 단순히 부하의 위치 정보를 미분한 값을 사용하는 것이 아니고 속도 관측부(201)의 상태 공간에서의 계산 결과가 이용될 수 있다. 다시 말해, 부하의 속도 정보를 이용한 부하 제어에 있어서, 상태 공간에서 구성된 속도 관측부(201)와 그 속도 관측부(201)의 계산 결과와 토크 관측부(202), 파라미터 추정부(206), 및 파라미터 보상부(205)를 연동시켜서 보다 안정적인 제어를 하는 것이 가능하다.
토크 관측부(202)는 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 부하의 토크를 추정한다. 예를 들어, 토크 관측부(202)는 하기 수학식 2와 같은 상태 방정식에 따라 모터의 토크(TL)를 추정할 수 있다.
Figure pat00002
수학식 2에서, iqs는 부하의 고정자 전류를 나타낸다. 또한 수학식 2에서, B, J, kt, p 등은 부하에 관한 파라미터를 나타낸다. 예컨대, B는 마찰계수를, J는 관성계수를, kt는 토크상수를, p는 극수(the number of pole)를 나타낼 수 있다. 그리고 L은 토크 관측부(202)의 이득 벡터를 나타낼 수 있다.
이와 같이 토크 관측부(202)는 부하에 대하여 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 상태 방정식에 기초하여 부하의 토크를 추정하고, 이렇게 추정된 부하의 토크는 토크 보상 정보라 부를 수 있다. 이러한 토크 관측부(202)로는 데드비트 형 외란 관측기가 사용될 수 있다.
속도 제어부(203)는 제어목표량과 실제측정량을 비교해서 소정의 제어 신호 iqc1을 출력한다. 이때 실제측정량은 속도 관측부(201)의 추정 결과가 이용될 수 있다.
신경 네트워크부(204)는 토크 관측부(202)의 출력을 학습하여 제어 신호 iqc1과 더해질 inn을 출력한다. 예를 들어, 신경 네트워크부(204)는 속도 관측부(201)에 의해 추정된 추정 속도, 목표 속도, 추정 속도와 목표 속도의 차이, 토크 관측부(202)의 출력을 상수배해서 얻어진 등가전류 iqc2를 입력으로 선택하고, 역전파 알고리즘을 통해 외란에 맞는 출력 inn을 생성하는 것이 가능하다.
파라미터 보상부(205)는 제어부(203)의 출력 iqc1과 신경 네트워크부(204)의 출력 inn의 합인 iqc를 수신하고, 수신된 iqc를 보상하여 최종 제어 신호인 i* qc를 출력한다. 예를 들어, 파라미터 보상부(205)는 다음 수학식 3과 같이 iqc를 변환할 수 있다.
Figure pat00003
수학식 3에서, C1, C2, 및 C3는 파라미터 보상부(205)의 각 보상기의 이득을 나타낸다. 참고로, 도 2에서는 보상기 C2는 생략된 형태이다.
본 발명의 일 양상에 따라, 파라미터 보상부(205)는 속도 제어부(203)의 출력 iqc1과 신경 네트워크부(204)의 출력 inn의 합인 iqc를 증감하는 보상기 C3, 속도 관측부(201)의 출력인 속도 보상 정보를 증감하는 보상기 C1, 및 보상기 C3와 보상기 C1의 출력을 합산하는 가산기를 포함하여 구성될 수 있다.
파라미터 추정부(206)는 부하 파라미터의 변화를 추정한다. 예를 들어, 파라미터 추정부(206)는 RLSM(Recursive Least Square Method)을 통해 부하 파라미터의 변화를 추정할 수가 있다.
또한 파라미터 추정부(206)는 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 파라미터 보상부(205)의 각 보상기 이득을 다음 수학식 4와 같이 결정할 수가 있다.
Figure pat00004
수학식 4에서, α,β,γ는 αn,βn,γn은 정격(nominal) 부하 파라미터를 나타낸다. 예를 들어, 수학식 1 및 4에서, α는 -(B/J) term과 관련되며, γ는 kt(p/2J) term과 관련된다.
또한 파라미터 추정부(206)는 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 속도 관측부(201)의 상태 방정식에 포함된 모델링된 부하 파라미터를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 파라미터 추정부(206)는 수학식 1 및 2에서 B, J, kt 등을 수정하는 것이 가능하다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 액추에이터 제어 장치를 도시한다. 이것은 차량이 경사로에서 출발할 때 미끄러짐이나 흔들림을 방지하기 위한 위치 제어기에 적용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 액추에이터 제어 장치(300)는 속도 관측부(301), 토크 관측부(302), 위치 제어부(303), 신경 네트워크부(304), 파라미터 보상부(305), 및 파라미터 추정부(306)를 포함할 수 있다.
속도 관측부(301)는 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도와 위치를 추정한다. 예를 들어, 속도 관측부(301)는 위 수학식 1과 같은 상태 방정식에 따라 모터의 속도(ω) 또는 위치(θ)를 추정할 수 있다.
토크 관측부(302)는 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 부하의 토크를 추정한다. 예를 들어, 토크 관측부(302)는 위 수학식 2와 같은 상태 방정식에 따라 모터의 토크(TL)를 추정할 수 있다.
위치 제어부(303)는 제어목표량과 실제측정량을 비교해서 소정의 제어 신호 iqc1을 출력한다. 이때 실제측정량은 속도 관측부(201)의 추정 결과가 이용될 수도 있고, 센서의 측정값을 그대로 이용할 수도 있다.
신경 네트워크부(304)는 토크 관측부(302)의 출력을 학습하여 제어 신호 iqc1과 더해질 inn을 출력한다. 예를 들어, 신경 네트워크부(304)는 속도 관측부(301)에 의해 추정된 추정 속도, 목표 속도, 추정 속도와 목표 속도의 차이, 토크 관측부(302)의 출력을 상수배해서 얻어진 등가전류 iqc2를 입력으로 선택하고, 역전파 알고리즘을 통해 외란에 맞는 출력 inn을 생성하는 것이 가능하다.
파라미터 보상부(305)는 위치 제어부(303)의 출력 iqc1과 신경 네트워크부(304)의 출력 inn의 합인 iqc를 수신하고, 수신된 iqc를 보상하여 최종 제어 신호인 i* qc를 출력한다. 예를 들어, 파라미터 보상부(305)는 위 수학식 3과 같이 iqc를 변환할 수 있다.
본 발명의 일 양상에 따라, 파라미터 보상부(305)는 위치 제어부(303)의 출력 iqc1과 신경 네트워크부(304)의 출력 inn의 합인 iqc를 증감하는 보상기 C3, 속도 관측부(201)의 출력 중 위치 보상 정보를 증감하는 보상가 C2, 속도 관측부(201)의 출력인 속도 보상 정보를 증감하는 보상기 C1, 보상기 C2와 보상기 C1의 출력을 합산하는 제 1 가산기, 및 제 1 가산기의 출력과 보상기 C3의 출력을 합산하는 제 2 가산기를 포함하여 구성될 수 있다.
파라미터 추정부(306)는 부하 파라미터의 변화를 추정한다. 또한 파라미터 추정부(306)는 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 파라미터 보상부(305)의 각 보상기 이득을 위 수학식 4와 같이 결정할 수가 있다. 나아가 파라미터 추정부(306)는 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 속도 관측부(301)의 상태 방정식에 포함된 모델링된 부하 파라미터를 갱신할 수 있다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 액추에이터 제어 장치를 도시한다. 이것은 차량 엑셀러레이터의 회전각에 따라 발생되는 토크를 제어하는 토크 제어기에 적용될 수 있다.
도 4를 참조하면, 액추에이터 제어 장치(400)는 속도 관측부(401), 토크 관측부(402), 토크 제어부(403), 신경 네트워크부(404), 파라미터 보상부(405), 및 파라미터 추정부(406)를 포함할 수 있다.
속도 관측부(401)는 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도와 위치를 추정한다. 예를 들어, 속도 관측부(401)는 위 수학식 1과 같은 상태 방정식에 따라 모터의 속도(ω) 또는 위치(θ)를 추정할 수 있다.
토크 관측부(402)는 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 부하의 토크를 추정한다. 예를 들어, 토크 관측부(402)는 위 수학식 2와 같은 상태 방정식에 따라 모터의 토크(TL)를 추정할 수 있다.
신경 네트워크부(404)는 토크 관측부(402)의 출력을 학습하여 토크 명령 T* m과 더해질 Tnn을 출력한다. 예를 들어, 신경 네트워크부(404)는 속도 관측부(301)에 의해 추정된 추정 속도, 목표 속도, 추정 속도와 목표 속도의 차이, 토크 관측부(302)의 출력을 입력으로 선택하고, 역전파 알고리즘을 통해 외란에 맞는 출력 Tnn을 생성하는 것이 가능하다.
토크 제어부(403)는 토크 명령 T* m과 신경 네트워크부(404)의 출력 Tnn의 합을 수신하고 소정의 제어 신호 iqc를 출력한다.
파라미터 보상부(405)는 토크 제어부(403)의 출력 iqc을 보상하여 최종 제어 신호인 i* qc를 출력한다. 예를 들어, 파라미터 보상부(405)는 위 수학식 3과 같이 iqc를 변환할 수 있다. 또한 파라미터 보상부(405)는 도 3과 마찬가지로 몇 개의 보상기와 가산기로 구성될 수 있다.
파라미터 추정부(406)는 부하 파라미터의 변화를 추정한다. 또한 파라미터 추정부(406)는 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 파라미터 보상부(405)의 각 보상기 이득을 위 수학식 4와 같이 결정할 수가 있다. 나아가 파라미터 추정부(406)는 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 속도 관측부(401)의 상태 방정식에 포함된 모델링된 부하 파라미터를 갱신할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 액추에이터 제어 방법을 도시한다.
도 1 및 도 5를 참조하면, 액추에이터 제어 장치(100)는 관측기를 통해 부하의 상태를 추정한다(501). 예를 들어, 관측부(104)가 모터와 같은 부하의 파라미터를 포함하는 상태 방정식의 해를 구함으로서, 부하의 속도, 위치, 또는 토크의 추정값을 계산하는 것이 가능하다.
그리고 액추에이터 제어 장치(100)는 부하 파라미터의 변화를 추정한다(502). 예를 들어, 추정부(107)가 제어부(105)의 출력 신호와 관측부(104)의 관측 결과를 토대로 RLSM(Recursive Least Square Method)을 통해 부하 파라미터의 변화를 추정하는 것이 가능하다.
부하 파라미터의 변화가 있는 경우, 액추에이터 제어 장치(100)는 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 파라미터 보상부(106)의 이득을 조절하고 관측부(104)의 모델링된 부하 파라미터를 갱신한다.
이상에서 살펴본 것과 같이, 개시된 실시예들에 의하면, 속도로서 위치를 단순 미분한 결과를 이용하지 않고 최적 제어에 의해 구동되는 속도 관측기의 계산결과를 이용하기 때문에 보다 정밀한 파라미터 보상이 가능하다. 또한 파라미터 보상 결과를 속도 관측기 및 토크 관측기에 반영하기 때문에 제어 정확도를 향상시킬 수가 있다.
한편, 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
나아가 전술한 실시 예들은 본 발명을 예시적으로 설명하기 위한 것으로 본 발명의 권리범위가 특정 실시 예에 한정되지 아니할 것이다.
101: 부하
102: 부하 드라이버
103: 센서
104: 관측부
105: 제어부
106: 보상부
107: 추정부

Claims (17)

  1. 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 상태 방정식에 기초하여 부하의 상태를 추정하는 관측부;
    상기 부하를 제어하기 위한 신호를 출력하는 제어부;
    상기 제어부로부터 출력된 신호를 보상하는 보상부; 및
    부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 상기 보상부의 이득을 결정하고 상기 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 추정부; 를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 부하의 위치를 제어하기 위한 위치 제어기, 상기 부하의 속도를 제어하기 위한 속도 제어기, 및 상기 부하의 토크를 제어하기 위한 토크 제어기 중 적어도 하나를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 관측부는
    상기 부하의 속도를 추정하는 속도 관측부 및 상기 부하의 토크를 추정하는 토크 관측부 중 적어도 하나를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 추정부는
    상기 관측부의 출력 및 상기 제어부의 출력을 이용하여 상기 부하 파라미터의 변화를 추정하는 액추에이터 제어 장치.
  5. 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도를 추정하는 속도 관측부;
    상기 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 상기 부하의 토크를 추정하는 토크 관측부;
    상기 부하의 속도를 제어하기 위한 제 1 신호를 출력하는 속도 제어부;
    상기 토크 관측부의 출력을 학습하여 상기 제 1 신호에 가산될 제 2 신호를 출력하는 신경 네트워크부;
    상기 제 1 신호와 상기 제 2 신호가 더해진 제 3 신호를 수신하고, 수신된 제 3 신호를 보상하여 최종 제어 신호를 출력하는 파라미터 보상부; 및
    부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 상기 파라미터 보상부의 이득을 결정하고 상기 속도 관측부 및 상기 토크 관측부의 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 파라미터 추정부; 를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 속도 관측부는
    추정된 부하의 속도에 대응되는 속도 보상 정보를 출력하고, 출력된 속도 보상 정보는 상기 토크 관측부, 상기 속도 제어부, 상기 신경 네트워크부, 상기 파라미터 보상부, 및 상기 파라미터 추정부로 각각 제공되는 액추에이터 제어 장치.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 파라미터 추정부는
    상기 제 3 신호 및 상기 속도 보상 정보를 이용하여 상기 부하 파라미터의 변화를 추정하는 액추에이터 제어 장치.
  8. 제 6 항에 있어서, 상기 파라미터 보상부는
    상기 제 3 신호를 증감하는 제 1 보상기;
    상기 속도 보상 정보를 증감하는 제 2 보상기; 및
    상기 제 1 보상기의 출력과 상기 제 2 보상기의 출력을 합산하여 상기 최종 제어 신호를 출력하는 가산기; 를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  9. 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도 및 위치를 추정하는 속도 관측부;
    상기 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 상기 부하의 토크를 추정하는 토크 관측부;
    상기 부하의 위치를 제어하기 위한 제 1 신호를 출력하는 위치 제어부;
    상기 토크 관측부의 출력을 학습하여 상기 제 1 신호에 가산될 제 2 신호를 출력하는 신경 네트워크부;
    상기 제 1 신호와 상기 제 2 신호가 더해진 제 3 신호를 수신하고, 수신된 제 3 신호를 보상하여 최종 제어 신호를 출력하는 파라미터 보상부; 및
    부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 상기 파라미터 보상부의 이득을 결정하고 상기 속도 관측부 및 상기 토크 관측부의 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 파라미터 추정부; 를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 속도 관측부는
    추정된 부하의 속도에 대응되는 속도 보상 정보와, 추정된 부하의 위치에 대응되는 위치 보상 정보를 출력하고,
    상기 속도 보상 정보는 상기 신경 네트워크부, 상기 파라미터 추정부, 및 상기 파라미터 보상부로 각각 제공되고,
    상기 위치 보상 정보는 상기 토크 관측부, 상기 파라미터 추정부, 및 상기 파라미터 보상부로 각각 제공되는 액추에이터 제어 장치.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 파라미터 추정부는
    상기 제 3 신호, 상기 속도 보상 정보, 및 상기 위치 보상 정보를 이용하여 상기 부하 파라미터의 변화를 추정하는 액추에이터 제어 장치.
  12. 제 10 항에 있어서, 상기 파라미터 보상부는
    상기 제 3 신호를 증감하는 제 1 보상기;
    상기 위치 보상 정보를 증감하는 제 2 보상기;
    상기 속도 보상 정보를 증감하는 제 3 보상기; 및
    상기 제 2 보상기의 출력과 상기 제 3 보상기의 출력을 합산하고, 상기 제 2 보상기의 출력 및 상기 제 3 보상기의 출력의 합산 결과와 상기 제 1 보상기의 출력을 합산하여 상기 최종 제어 신호를 출력하는 가산기; 를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  13. 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 1 상태 방정식에 기초하여 부하의 속도 및 위치를 추정하는 속도 관측부;
    상기 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 제 2 상태 방정식에 기초하여 상기 부하의 토크를 추정하는 토크 관측부;
    상기 토크 관측부의 출력을 학습하여 토크 명령과 더해질 부하 토크 보상치를 출력하는 신경 네트워크부;
    상기 토크 명령과 상기 부하 토크 보상치의 합산 결과를 수신하고, 상기 부하의 토크를 제어하기 위한 신호를 출력하는 토크 제어부;
    상기 토크 제어부의 출력 신호를 보상하여 최종 제어 신호를 출력하는 파라미터 보상부; 및
    부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 상기 파라미터 보상부의 이득을 결정하고 상기 토크 제어부, 상기 속도 관측부 및 상기 토크 관측부의 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 파라미터 추정부; 를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 속도 관측부는
    추정된 부하의 속도에 대응되는 속도 보상 정보와, 추정된 부하의 위치에 대응되는 위치 보상 정보를 출력하고,
    상기 속도 보상 정보는 상기 신경 네트워크부, 상기 파라미터 추정부, 및 상기 파라미터 보상부로 각각 제공되고,
    상기 위치 보상 정보는 상기 토크 관측부, 상기 파라미터 추정부, 및 상기 파라미터 보상부로 각각 제공되는 액추에이터 제어 장치.
  15. 제 14 항에 있어서, 상기 파라미터 추정부는
    상기 제 3 신호, 상기 속도 보상 정보, 및 상기 위치 보상 정보를 이용하여 상기 부하 파라미터의 변화를 추정하는 액추에이터 제어 장치.
  16. 제 14 항에 있어서, 상기 파라미터 보상부는
    상기 토크 제어부의 출력 신호를 증감하는 제 1 보상기;
    상기 위치 보상 정보를 증감하는 제 2 보상기;
    상기 속도 보상 정보를 증감하는 제 3 보상기; 및
    상기 제 2 보상기의 출력과 상기 제 3 보상기의 출력을 합산하고, 상기 제 2 보상기의 출력 및 상기 제 3 보상기의 출력의 합산 결과와 상기 제 1 보상기의 출력을 합산하여 상기 최종 제어 신호를 출력하는 가산기; 를 포함하는 액추에이터 제어 장치.
  17. 모델링된 부하 파라미터를 포함하는 상태 방정식에 기초하여 부하의 상태를 추정하는 단계;
    상기 부하를 제어하기 위한 제어 신호를 출력하는 단계;
    상기 제어 신호를 보상하는 단계; 및
    부하 파라미터의 변화를 추정하고, 추정된 부하 파라미터의 변화에 기초하여 상기 제어 신호의 보상 정도를 결정하고 상기 모델링된 부하 파라미터를 갱신하는 단계; 를 포함하는 액추에이터 제어 방법.
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