KR20130074360A

KR20130074360A - 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치

Info

Publication number: KR20130074360A
Application number: KR1020110142402A
Authority: KR
Inventors: 한광호; 고기옥; 김병수; 성재민
Original assignee: 한국항공우주산업 주식회사
Priority date: 2011-12-26
Filing date: 2011-12-26
Publication date: 2013-07-04
Also published as: KR101329199B1

Abstract

본 발명은 데드존, 백래시, 히스테리시스 등의 특정 구동기 비선형성이 아닌 다양한 구동기 비선형성으로 인한 제어 성능의 저하 개선에 광범위하게 적용 가능한 신경회로망 기반의 구동기 비선형 특성 개선을 위한 적응제어 보상기와 이 보상기를 다중(Multiplex)으로 구성된 디지털 비선형 제어시스템에 적용하는 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다. 특히, 본 발명은 보수적인 제어시스템 환경에서 기존 제어기의 변경 없이 본 발명에서 제시하는 구동기 보상기를 기존 제어기에 추가하는 방식으로 구현 가능한 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하 개선 방법이다.

Description

신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치{CONTROLLER TO ENHANCE CONTROL PERFORMANCE DEGRADATION BY NON-LINEARITY OF ACTUATOR USING NEURAL NETWORK}

본 발명은 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 기존 제어 시스템의 변경 없이 신경회로망 기반 적응 제어 알고리즘을 추가하는 방식으로 다양한 원인의 구동기 비선형성에 의한 제어 성능 저하를 개선하는 방법에 관한 것이다.

항공기의 운용 중 비행 및 조종성을 저하시키는 LCO(limit cycle oscillation) 특성이 확인되어, 비행시험 자료의 분석 결과, 항공기의 LCO의 원인은 구동기 비선형성(Actuator Nonlinearities)과 관련됨이 확인되었고, 이에 대한 개선이 요구되었다.

구동기의 비선형성은 피드백 제어 성능을 제한하는 주요 요소로서 마찰(friction)과, 백래시(backlash)와, 히스테리시스(hysteresis) 등이 있으며, 본 요소들은 정확한 위치 제어를 방해함으로써, 구동기의 지연이나, LCO나, 진동(oscillation) 등을 유발할 수 있다.

이러한 제어 성능의 저하를 허용할 수 없는 정밀 로봇 시스템이나, 항공기와 같은 정밀 제어 시스템에서는 구동기 비선형성에 의한 시스템의 제어 성능 저하를 반드시 해결해야만 한다.

이와 같은 구동기 비선형 특성에 의한 제어성능 제한 문제를 해결하기 위해, 안티-백래시 기어(Anti-backlash gear)나 듀얼 모터 시스템(Dual motor system)과 같은 하드웨어적인 해결안들이 제시되었으나 이런 접근은 정확도의 저하, 대역폭의 감소와 같은 또 다른 문제를 유발할 수 있으며, 비용 증가나, 과다한 에너지 소모나, 시스템 중량 증가와 같은 단점이 있으며 항공기와 같은 시스템에는 적용할 수 없다.

또한, 직선 운동을 회전 운동으로 변경하는 항공기와 같은 구동기 시스템의 경우, 베어링, 핀 등의 기구학적 연결을 피할 수 없으며, 아무리 부품 생산과 제작 과정에서의 공차와 품질을 아무리 잘 관리한다 하더라도 연결 기구부의 유격은 존재할 수밖에 없으므로 하드웨어적인 해결에는 한계가 있다. 이러한 개별 구동기 간의 차이로 발생하는 항공기 반응 차이 특성은 고전적인 PID 제어기로는 해결할 수 없다. 실제 구동기 비선형성으로 인해 LCO 특성을 보인 항공기의 경우, 개별 항공기마다 그 특성이 상이할 뿐 아니라, 동일한 항공기의 좌, 우측 구동기 특성도 동일하지 않으며, 동일한 항공기의 경우도 운용 시간이 지나면서 체결부의 마모 등의 영향으로 LCO 특성이 달라지는 것을 확인하였다. 이런 배경에서, 개별 대상 시스템의 특성에 따라 적절한(예를 들면, 대상 시스템 특성에 따라 상이한) 제어 명령을 생성함으로써 하나의 제어 법칙으로 모든 항공기의 특성을 개선할 수 있는 소프트웨어적인 해결방법인 적응 제어 기법의 적용이 필요하다.

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 기존 제어시스템의 설계, 반영이 완료되고 성능 및 안전성에 대한 검증이 완료된 제어 시스템에서, 또는 기존 제어기의 제어 이득이나 제어 구조 변경 없이 구동기 비선형성으로 인한 제어 성능의 저하를 개선할 수 있는 신경회로망 기반의 적응 제어 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 백래시나 히스테리시스 등 특정한 구동기 비선형 특성에만 유효한 방식이 아닌 다양한 구동기 비선형 특성으로 인한 제어 성능의 저하 개선에 광범위하게 적용 가능한 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 제어 방법적인 면에서 기존의 구동기 비선형 개선 알고리즘에서 볼 수 있는 구동기 출력 신호를 사용하는 방식을 사용하지 않아 항공기 제어 시스템에 적용 가능한 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 구동기 비선형 특성 개선을 위한 신경회로망 기반의 적응제어 보상기를 다중(Multiplex)으로 구성된 디지털 비선형 제어시스템에 적용하는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치는 구동기(110)와, 상기 구동기(110)가 장착되는 베어에어프레임(130)과, 상기 베어에어프레임(130)이 비행 및 조종성을 갖도록 설계되는 기존 비선형 제어기(100)와, 실제 비행시 항공기 LCO(limit cycle oscillation)를 발생 모사를 위한 구동기 비선형성(120)과, 상기 구동기 비선형성(120)을 제어하기 위해, 신경회로망 기반의 적응제어 알고리즘을 설계하여 반영한 구동기 비선형성 보상기(140)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치는, 상기 구동기 비선형성 보상기(140)에 반영된 적응제어 알고리즘은, 트림 상태를 기준으로 변동량을 입출력으로 하는 선형 모델인 기준 모델을, 절대값을 직접 사용하는 비선형 모델에 반영하기 위해, 현재가 트림 상태(b)라는 정보를 받을 경우, 상기 트림 상태로부터 변동량을 계산하는 제 1 로직을 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치는, 상기 구동기 비선형성 보상기(140)에 반영된 적응제어 알고리즘은, 상기 구동기 비선형성(120) 보상이 필요한 비행 영역인지를 판단하는 제 1 논리 판단 구조(141)와, 항공기가 정상 상태(steady state)인지를 판단하는 제 2 논리 판단 구조(142)로 구성되는 제 2 로직을 구비하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치는, 상기 구동기 비선형성 보상기(140)는 다중 시스템으로 이루어지며, 상기 다중 시스템에서 개별 컴퓨터 간의 적분기 신호 차이를 보상하는 적분기 밸런싱(Balancing)을 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 기존 제어시스템의 설계, 반영이 완료되고 성능 및 안전성에 대한 검증이 완료된 제어 시스템에서, 또는 기존 제어기의 제어 이득이나 제어 구조 변경이 어려운 시스템에서 기존 제어 시스템의 변경 없이 구동기 비선형성으로 인한 제어 성능의 저하를 개선할 수 있는 신경회로망 기반의 적응 제어 방법을 제공하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 백래시나 히스테리시스 등 특정한 구동기 비선형 특성에만 유효한 방식이 아닌 다양한 구동기 비선형 특성으로 인한 제어 성능의 저하 개선에 광범위하게 적용 가능한 방법을 제공하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 제어 방법적인 면에서 기존의 구동기 비선형 개선 알고리즘에서 흔하게 볼 수 있는 구동기 출력 신호를 사용하는 방식을 사용하지 않아 항공기 제어 시스템에 적용 가능한 방법을 제공하는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 구동기 비선형 특성 개선을 위한 신경회로망 기반의 적응제어 보상기를 다중(Multiplex)으로 구성된 디지털 비선형 제어시스템에 적용하는 방법을 제공하는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 제어 장치에 반영되는 비선형 모델 중 백래시 모델의 개념 및 수학적 모델을 나타내는 도면.
도 2는 본 발명에 따른 제어 장치에 반영되는 비선형 모델 중 히스테리시스의 수학적 모델을 나타내는 도면.
도 3은 항공기 종축 선형 모델 내에 구동기의 비선형 모델(백래시)의 반영을 나타내는 도면.
도 4는 구동기의 비선형 모델(백래시)이 반영된 종축 선형 모델(도 3)을 이용하여 구동기 비선형 모델이 있을 때와 없을 때의 두 조건에 대한 시뮬레이션 결과를 표시하는 도면.
도 5는 본 발명에 따른 전체 제어기의 구성을 나타내는 블록도.
도 6은 도 5의 신경회로망 기반 구동기 비선형성 보상기 작동을 위해 필요한 논리 회로를 나타내는 블록도.
도 7은 도 6에 나타낸 논리 회로의 역할을 보여 주는 시뮬레이션 결과를 나타내는 도면.
도 8은 본 발명에 따른 신경회로망 기반 구동기 비선형성 보상기의 구성을 나타내는 블록도.
도 9는 본 발명에 따른 신경회로망 기반 구동기 비선형성 보상기를 백래시로 인한 LCO 발생 상태인 6자유도 비선형 시뮬레이션 환경 내에 반영하여 시뮬레이션 수행한 결과를 표시하는 도면.
도 10은 히스테리시스로 인한 LCO 발생 시스템에 본 발명에 따른 신경회로망 기반 구동기 비선형성 보상기를 반영하여 시뮬레이션을 수행한 결과를 나타내는 도면.

이하, 첨부한 도면들 및 후술한 내용을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조 번호들은 동일한 구성 요소들을 나타낸다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급되지 않는 한 복수형도 포함된다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자가 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

본 발명에 의하면, 특성이 상이한 개별 구동기와, 좌, 우측 특성이 다른 구동기와, 운용 시간이 지나면서 체결 부위의 마모 등이 진행된 구동기 등에 발생하는 구동기의 비선형으로 인한 제어 성능의 저하를 향상시켜야 한다.

구동기 비선형성(Actuator Nonlinearities)이란 피드백 제어 성능을 제한하는 주요 요소로서, 마찰(Friction)과, Dead-zone과, 포화(Saturation)와, 백래시와, 히스테리시스 등이 있으며, 이러한 구동기의 비선형성은 구동기의 정확한 위치 제어를 방해하여 지연이나, 좋지 않은 전이 성능(Transient Performance)이나, 채터링(Chattering)이나, LCO나, 진동(Oscillation) 등을 유발할 수 있으며, 이러한 특성은 구동기의 하드웨어가 마모될 경우, 더욱 심해지는 경향이 있다.

우선, 구동기 비선형성에 의한 성능 저하를 개선하기 위해서는, 일반적인 설계 모델에 포함되지 않는 구동기의 비선형 모델을 제어 모델에 반영하여 시뮬레이션 환경 내에서 LCO와 같은 부적절한 반응 특성을 모사할 수 있어야 한다.

도 1은 본 발명에 따른 제어 장치에 반영되는 비선형 모델 중 백래시 모델의 개념 및 수학적 모델을 나타내는 도면이고, 도 2는 본 발명에 따른 제어 장치에 반영되는 비선형 모델 중 히스테리시스의 수학적 모델을 나타내는 도면이다. 백래시 및 히스테리시스의 수학적 모델은 이미 공지되어 있는 내용이므로, 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 백래시 및 히스테리시스의 수학적 모델이 표현되어 있는데, 본 발명에서는 백래시 모델 및 히스테리시스 모델의 이산 시간 모델을 구동기의 비선형 모델로서 제어 시스템에 적용하고, 본 발명에서 제시하는 개선 알고리즘 검증에 사용한다.

도 3은 선형 모델 내에 구동기의 비선형 모델 중 백래시 모델의 반영을 나타내는 도면이고, 도 4는 구동기의 비선형 모델 중 백래시 모델이 반영된 종축 선형 모델(도 3)을 이용하여 백래시 모델이 있을 때와 없을 때의 두 조건에 대한 시뮬레이션 결과를 표시하는 도면이다.

도 3의 좌측은 비행 제어 법칙과 관련된 회로이며, 구동기(actuator)는 구동기 모델을 나타낸다. 또한, 종축 에어프레임(longitudinal airframe)은 제어기가 포함되지 않은 대상 항공기의 모델을 나타낸다.

도 3에 도시된 은 종축 조종 명령을 나타내고, 는 Sym HT 명령을 나타내며, 은 백래시 모델 앞 단에서의 Sym HT 변위이고, 는 백래시 모델 뒷 단에서의 Sym HT변위를 나타내며, 는 피치 각속도를 나타내고, 은 수직 가속도(g's)를 나타낸다.

도 3에는 기존의 종축 선형 모델에 포함되어 있지 않았던 구동기 비선형 모델이 포함되어 있다. 반영된 구동기 비선형성 모델은 백래시 모델로서 도 3의 파란색 블록이다.

도 4의 좌측 부분은 백래시 모델을 반영하기 이전의, 기존 선형 모델에 작은 크기의 피치 더블릿(Pitch Doublet) 입력을 인가하였을 때의 항공기 반응을 나타내는 시뮬레이션 결과이다. 작은 크기의 피치 명령은 시뮬레이션 시작 시점의 트림(Trim) 조건에서의 미소 교란을 발생시켜 항공기 응답특성을 확인하기 위한 것이다. 시뮬레이션 결과를 보면, 종축 제어 법칙에서 생성하는 대칭(Symmetric) 수평 미익 조종 명령(descmd)을 구동기를 통해, 조종면까지 잘 전달되고 있음을 대칭 수평 미익 변위(desact)를 통해 확인할 수 있으며, 적절한 명령이 조종면 변위까지 잘 전달되면서 LCO와 같은 현상이 나타나지 않음을 알 수 있다. 각 서브플롯(Subplot) 우측 상단의 번호는 해당 신호를 추출한 위치를 표시한 것으로, 도 3의 번호와 비교하여 확인할 수 있다.

또한, 도 4의 우측 부분은 기존 선형 모델에 백래시를 반영한 시뮬레이션 환경에서, 도 4의 좌측 부분의 시뮬레이션 시와 동일한 크기의 피치 더블릿 입력을 인가하였을 때의 항공기 반응을 나타내는 시뮬레이션 결과이다. 이 시뮬레이션 결과를 살펴보면, 추가된 백래시 모델에 의해 시메트릭 수평 미익 조종 명령(descmd) 진행 방향의 변경시마다 조종면이 움직이지 않고 멈춰있는 것을 시메트릭 수평 미익 변위 신호를 통해 확인할 수 있으며, 적절한 명령이 조종면 변위까지 전달되지 않으면서 결과적으로 LCO가 발생하고 있음을 항공기 피치 각속도(dqb) 신호와 수직 가속도 신호(danacc)를 통해 확인할 수 있다.

도 4의 좌측 및 우측을 비교하면, 백래시 모델이 반영되지 않은 선형 모델의 경우에는, Sym HT 변위나, 피치 각속도나, 수직 가속도 신호가 진동없이 정상상태로 유지됨을 알 수 있다. 하지만, 선형 모델 내에 백래시 모델이 반영된 모델의 경우에는, Sym HT 명령이 주어지면 백래시 모델이 적용되기 이전의 Sym HT 변위()와 백래시 모델이 적용된 이후의 Sym HT 변위()의 피크가 변화함을 알 수 있으며, 피치 각속도나 수직 가속도 신호를 통해 항공기의 LCO 특성을 확인할 수 있다. 즉, 선형 모델 내에 백래시 모델이 반영됨으로써, 정확한 위치 제어를 방해하는 LCO가 발생함을 알 수 있다.

따라서, 본 출원인은 이와 같이 발생한 구동기 비선형성으로 인한 성능의 저하를 개선하기 위해, 신경회로망을 이용함으로써 기존 제어기의 제어 성능을 강화시켰다.

다음, 도 5는 본 발명에 따른 전제 제어기의 구성을 나타내는 블록도이다.

도 5를 참조하면, 본 발명에 따른 제어 시스템의 구조는 기존 비선형 제어기(100)와, 구동기(110)와, 구동기 비선형성(120)과, 베어에어프레임(bare airframe)(130)과, 신경회로망 기반의 구동기 비선형성 보상기(140)로 구성된다. 구동기 비선형성(120)은 본 발명의 개선효과를 확인하기 위해 시뮬레이션 환경 내에 추가한 블록으로 비행시험 데이터로 분석을 통해 설계된 백래시나 히스테리시스 모델 등이 반영될 수 있으며 본 블록에 의해 시스템의 LCO 현상이 발생된다. 즉, 비행제어 시스템 설계시에 기존 비선형 제어기(100)는 구동기(110)가 장착되어 있는 베어에어프레임(130)이 적절한 비행/조종성을 갖도록 설계가 이루어진다. 하지만, 실제 비행 결과 구동기 비선형성(120)이 존재하고 있음이 확인되었고 이 구동기 비선형성은 항공기 LCO를 유발하는 것이 확인되었다. 하지만, 기존 비선형 제어기(100)는 백래시나, 히스테리시스와 같은 구동기 비선형 특성이 없는 이상적인 시스템에서만 비행/조종성을 제공할 수 있을 뿐, 개별 구동기마다, 시간의 경과에 따라 특성을 달리하는 구동기 비선형성 특성은 PID 기반의 고전 제어 법칙을 적용하고 있는 기존 비선형 제어기(100)로는 제어할 수 없다.

따라서, 기존 비선형 제어기(100)의 구성에 신경회로망 기반의 적응제어 알고리즘을 설계 반영한 구동기 비선형성 보상기(140)를 추가하여 구동기 비선형성(120)으로 인한 비행성 저하를 개선한다.

또한, 본 제어 시스템은 입력에 대하여 실제 시스템과 기준모델의 차이만큼을 신경회로망 기반의 구동기 비선형성 보상기(140)가 추가적인 제어 입력(Uad)을 만들어 내는 방식으로 보상을 하는 구조를 갖고 있다. 만일, 기준 모델의 반응 특성이 실제 항공기의 반응과 동일하다면, 신경회로망 기반의 구동기 비선형성 보상기(140)는 작동하지 않고 기존 비선형 제어기(100)에 의해 항공기가 제어될 것이다. 하지만, 구동기 비선형성이 존재하는 시스템의 경우 LCO특성을 나타내지 않는 기준 모델의 반응은 구동기 비선형성으로 인해 LCO를 나타내는 실제 항공기 반응과 차이를 보이며 구동기 비선형성 보상기(140)는 이 차이를 보상하기 위한 제어명령을 생성하게 된다. 이와 같은 구성에 의해, 본 발명은 기존 비선형 제어기(100)의 성능을 유지하면서 적응 제어 기법에 의해 불확실성을 보상하는 효과가 있다.

다음, 도 6은 도 5에 나타낸 신경회로망 기반의 구동기 비선형성 보상기의 작동을 위해 필요한 논리 회로를 나타내는 블록도이다. 도 6에 표시된 논리회로는 구동기 비선형성 보상이 필요한 비행 영역인지를 판단하는 제 1 논리 판단 구조(141)와, 항공기는 정상 상태(steady state)인지를 판단하는 제 2 논리 판단 구조(142)로 구성되어 있다.

또한, [Engage]는 기존 조종성 영향이 최소화되도록 적응 제어 보상 로직의 작동 여부를 결정하게 되는 논리 신호(a)이며, [Trim State]는 트림 상태에서의 변동량을 계산하여 기준모델의 입력에 전달하고, 실제 항공기 반응 특성과 기준모델의 출력과의 차이를 계산하여 신경회로망에 전달하는데 사용하기 위해 현재가 트림상태의 개시점인지 여부를 판단하는 논리신호(b)이다.

도 7은 도 6에 나타낸 논리 회로의 역할을 확인할 수 있는 시뮬레이션 결과를 나타내는 도면이다.

도 7의 좌측 도면은 도 6에 나타낸 논리 회로를 사용하지 않은 경우의 시뮬레이션 결과를 나타내고, 도 7의 우측 도면은 도 6에 나타낸 논리 회로를 사용한 경우의 시뮬레이션 결과를 나타내고 있다.

좀더 상세히 설명하면, 파란색 시뮬레이션 결과는 신경회로망 기반 구동기 비선형성 개선 알고리즘을 작동시키지 않은 경우, 연두색 시뮬레이션 결과는 개선 알고리즘을 작동시키고 시뮬레이션을 수행한 것이다. 도 7에서 [PRESETTRIG] 신호가 1인 경우는 개선 알고리즘을 작동시킨 상태를 나타내고, [ANACC] 신호는 수직가속도를 나타낸다. 도 7의 좌측에서, 수직 가속도 신호를 살펴보면, 개선 알고리즘을 작동시키면 수직 가속도에서 확인되는 LCO 진폭이 상당 부분 줄어들어 본 발명에 의한 개선 효과를 확인할 수 있다. 하지만, 조종사의 피치 더블릿 입력 직후, 약 3초간 지속되는 2 수준의 진동을 확인할 수 있는데, 이러한 진동 특성은 조종성 관점에서 유인 항공기에서는 허용할 수 없는 수준으로 개선이 필요하다.

상기한 문제점은 신경회로망 설계 파라미터 변경 수준으로는 해결할 수 없음을 확인하였고, 조종사의 조작이나 항공기 기동에 상관없이 항상 작동시키던 기존의 개선 알고리즘의 작동 방식을 항공기가 정상 상태(Steady State)에 도달한 경우에 작동시키는 방식으로 작동 개념을 변경하는 방식으로 해결하였다. 본 발명에서 제시한 시뮬레이션에는 항공기의 정상 상태의 판단을 위해 피치 각속도 신호와, 항공기 옆미끄럼각(AOS, Angle of Sidesilp) 변화율 신호를 이용하여 지정된 시간(지정된 프레임) 이상 연속으로 특정 수준 이하를 유지할 경우 정상상태로 판단하도록 구성하였으나, 정상상태의 판단에 사용하는 신호나 연속 유지 시간의 결정은 제어 시스템에 맞춰 적절하게 구성할 수 있는 부분이다.

도 7의 우측은 도 7의 좌측의 시뮬레이션과 동일한 비행 조건을 6자유도 비선형 시뮬레이션 환경에서 시뮬레이션한 것으로, 도 6에서 설명한 논리회로를 이용하여 항공기 정상화 이후에 개선 알고리즘이 작동되도록 하는 설계가 반영된 결과이다. 도 7의 우측과 좌측의 신호, 구성, 색상은 동일하다. 도 7의 우측의 수직 가속도 신호를 살펴보면, 개선 알고리즘의 작동으로 인한 LCO 진폭 감소 특성 외에, 도 7의 좌측에서 문제가 되었던 조종사 피치 더블릿 입력 직후의 진동도 발생하지 않는 것을 확인할 수 있다.

조종사 조종성 개선을 위해 적용한 상기 해결 방법은, 항공기가 정상 상태(Steady State)에 도달한 이후에 구동기 비선형 특성 개선 알고리즘을 작동시킴으로써, 조종사 조작으로 항공기가 기동 중인 상태에서 추가적인 알고리즘이 작동되지 않도록 하는 방식으로, 조종사의 의도적인 조작으로 항공기가 기동하고 있는 중에는 LCO 문제가 발생하지 않으며, 따라서 개선 알고리즘을 작동시키지 않아도 된다는 개념을 적용한 것이다. 또한, 본 해결 방법은 결과적으로 LCO 특성 개선용 적응 제어 알고리즘의 비행 제어 OFP 내 반영 시, 기존에 시간과 비용을 들여 검증하였던 비행/조종성(FQ/HQ) 평가 결과에 영향을 거의 미치지 않도록 하는 결과를 가져오기 때문에, 시스템 반영 시 영향성 검증 소요를 감소시켜 본 발명을 실제 시스템에 반영을 쉽게 하는 긍정적인 역할도 한다.

다음, 도 8은 본 발명에 따른 신경회로망 기반 구동기 비선형성 보상기의 구성을 나타내는 블록도이다.

도 8에 도시된 도면의 좌측 부분을 참조하면, 트림 상태를 기준으로 변동량을 입출력으로 하는 선형 모델인 기준 모델을, 절대값을 직접 사용하는 비선형 모델에 반영한 부분이다. 즉, 현재가 트림 상태(b)라는 정보를 받을 경우, 그 트림 상태로부터 변동량을 계산하기 위한 로직이 반영되어 있다. 이러한 로직에 의해, 선형모델인 기준 모델의 입출력 신호에 상응하는 값을 실제 항공기 반응 특성으로부터 생성하여 오차 방정식을 구현하고 신경회로망의 입력 신호를 생성하게 된다.

즉, 일반적으로 선형모델을 비선형 환경에 반영할 경우 전 비행영역의 항공기 트림상태 정보를 저장하고 있는 일종의 데이터 베이스인 블록을 제어시스템을 추가하는 트림맵(trim map) 방식을 적용하고 있는데 본 발명에서는 이러한 전 비행영역의 트림상태 정보를 저장하는 추가 블록 없이 단순한 논리판단과 회로 구성을 통하여 선형 모델인 OBM(On Board reference Model)과 신경회로망을 사용할 수 있도록 하는 방법을 적용하였다.

또한, 도 8에 도시된 우측 부분을 참조하면, 만약에 구동기 비선형 특성을 개선해야 하는 시스템이 다중시스템인 경우에 신경회로망 기반 적응제어 알고리즘을 반영할 경우에 추가되어야 하는 적분기 밸런싱(Balancing)이 표시되어 있다. 다중시스템이란, 예를 들어 비행제어 컴퓨터가 비행 중에 이상이 있는 경우를 고려하여 항공기에 2대 이상의 비행제어 컴퓨터를 장착하여 2대 이상의 컴퓨터가 항상 작동하다가 그 중 한 대에서 이상이 발생하면, 나머지 컴퓨터를 이용해 시간적인 단락 없이 적절한 제어 명령을 지속적으로 제공할 수 있도록 하는 기법이다. 이런 목적에서 2대 이상의 컴퓨터가 동시에 작동시킬 경우, 개별 컴퓨터 작동 시간의 미세한 차이로 작동 시간이 계속 곱해지면서 누적하여 신호를 생성하는 적분기 출력은 시간이 지나면서 조금씩 오차가 커질 수 있다. 이런 오차를 적절히 보상해주어야만 다중 시스템이 계속해서 원활하게 작동할 수 있다. 이러한 개별 컴퓨터 간의 적분기 신호 차이를 보상하는 것을 적분기 밸런싱이라고 한다.

신경회로망을 제어 시스템에 구현하기 위해서는 신경회로망의 가중치 미계수를 적분하기 위한 적분기가 필요하다. 신경회로망의 내부 구성에 따라 필요한 적분기 개수는 달라질 수 있으나 기존 제어 시스템에 비해 상당한 개수의 적분기 추가가 필요하며, 이러한 적분기는 상기 설명한 이유로 적분기 밸런싱 처리가 필요하다.

다음, 도 9는 본 발명에 따른 신경회로망 기반 구동기 비선형성 보상기를 백래시로 인한 LCO 발생 상태인 6자유도 비선형 시뮬레이션 환경 내에 반영하여 시뮬레이션 수행한 결과를 표시하는 도면이다.

도 9는 본 발명에서 검토했던 다양한 검토 결과 가운데 특정 비행 조건에 대한 시뮬레이션 결과를 정리한 것이다. 도 9에 포함된 신호 가운데 "NN engage" 는개선 알고리즘의 작동 여부를 지시하는 변수로 해당 값이 "1"인 경우 개선 알고리즘을 작동시킨 것이고, "0"인 경우 개선효과를 확인하기 위해 의도적으로 개선 알고리을 정지시킨 상태이다. 개선 알고리즘을 작동시킨 경우, 신경회로망 출력 신호인 "NN Compensation" 신호가 생성되는 것을 확인할 수 있으며, 해당 신호가 구동기에 추가로 인가되면 항공기의 LCO 수준이 감소하는 것을 항공기 반응 값인 수직 가속도, 피치 자세각 값 등으로 확인할 수 있다. 본 조건의 시뮬레이션의 결과 수치를 보면, 개선 알고리즘이 미작동시 수직 가속도의 LCO 진폭이 ±0.149G 정도였다가 알고리즘을 작동시키면 ±0.070G 수준으로 감소하여, 기존 진폭 대비 46.9% 수준으로 진동이 감소한 것을 확인할 수 있다.

다음, 도 10은 히스테리시스로 인한 LCO 발생 시스템에 본 발명에 따른 신경회로망 기반 구동기 비선형성 보상기를 반영하여 시뮬레이션을 수행한 결과를 나타내는 도면이다.

도 10의 좌측은 신경회로망을 사용하지 않은 경우이며, 우측은 신경회로망을 작동시킨 결과이다. 도 10의 제일 상단의 신호는 구동기에 들어가는 입력과 출력 신호를 나타내며, 두 번째 신호는 신경회로망 기반 적응제어 알고리즘에서 생성한 명령, 세 번째는 피치 각속도, 네 번째 그림은 수직 가속도를 각각 나타낸다. 도 10은 일례로 각각 고도 10kft, 속도는 Mach0.7에 대한 시뮬레이션 결과로서, 신경회로망을 적용하지 않을 경우 히스테리시스에 의해 발생하던 LCO 특성이 신경회로망을 작동시킨 경우 완전히 제거됨을 확인할 수 있다.

도 10의 결과를 통해 구동기 조종 명령의 방향 변경 시, 일정 범위 내에서 전혀 작동하지 않는 백래시와는 다르게, 정확하게 명령을 추종하지는 못하지만 어느 정도 명령을 시스템에 전달하는 히스테리시스에 대해서도 본 발명의 개선효과를 확인함으로써, 본 발명에서 제시하는 제어 알고리즘이 백래시나 히스테리시스와 같은 특정한 구동기 비선형성 모델뿐만 아니라 다양한 원인의 구동기 비선형성 특성 개선에 공통적으로 사용될 수 있음을 확인하였다. 또한, 히스테리시스에 적응 제어 알고리즘을 적용할 경우, LCO 진폭이 줄어드는 수준의 개선이 아닌 LCO를 제거할 수 있는 수준의 개선이 가능함을 확인함으로써, 시뮬레이션 환경 내 반영한 백래시 모델보다는 완화된 특성이 예상되는 비행 환경에서의 구동기 비선형 특성에 대해서는, 본 발명의 설명 과정에서 보여준 결과보다 더 좋은 효과를 나타낼 것으로 예상한다.

이상에서는 본 발명의 실시예를 예로 들어 설명하였지만, 당업자의 수준에서 다양한 변경이 가능하다. 따라서, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되어 해석되어서는 안 되며, 이하에 기재된 특허청구범위에 의해 해석되어야 함이 자명하다.

100 : 기존 비선형 제어기
110 : 구동기
120 : 구동기 비선형성
130 : 베어에어프레임(bare airframe)
140 : 신경회로망 기반의 구동기 비선형성 보상기
141 : 제 1 논리 판단 구조
142 : 제 2 논리 판단 구조

Claims

구동기(110)와,
상기 구동기(110)가 장착되는 베어에어프레임(130)과,
상기 베어에어프레임(130)이 비행 및 조종성을 갖도록 설계되는 기존 비선형 제어기(100)와,
실제 비행시 항공기 LCO(limit cycle oscillation)를 발생 모사를 위한 구동기 비선형성(120)과,
상기 구동기 비선형성(120)을 제어하기 위해, 신경회로망 기반의 적응제어 알고리즘을 설계하여 반영한 구동기 비선형성 보상기(140)를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 구동기 비선형성 보상기(140)에 반영된 적응제어 알고리즘은,
트림 상태를 기준으로 변동량을 입출력으로 하는 선형 모델인 기준 모델을, 절대값을 직접 사용하는 비선형 모델에 반영하기 위해, 현재가 트림 상태(b)라는 정보를 받을 경우, 상기 트림 상태로부터 변동량을 계산하는 제 1 로직을 구비하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 구동기 비선형성 보상기(140)에 반영된 적응제어 알고리즘은,
상기 구동기 비선형성(120) 보상이 필요한 비행 영역인지를 판단하는 제 1 논리 판단 구조(141)와,
항공기가 정상 상태(steady state)인지를 판단하는 제 2 논리 판단 구조(142)로 구성되는 제 2 로직을 구비하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 구동기 비선형성 보상기(140)는 다중 시스템으로 이루어지며,
상기 다중 시스템에서 개별 컴퓨터 간의 적분기 신호 차이를 보상하는 적분기 밸런싱(Balancing)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용하여 구동기의 비선형성에 따른 제어 성능의 저하를 개선하는 제어 장치.