표제지
초록
목차
제1장 서론 12
1.1. 연구의 배경 12
1.2. 연구의 목적 18
1.3. 논문의 구성 20
제2장 슬라이딩 모드 부하 토크 관측기의 분석 22
2.1. 부하 토크 추정을 위한 기반 제어 기법 23
2.1.1. 전차원 관측기 23
2.1.2. 슬라이딩 모드 제어 26
2.2. 슬라이딩 모드 관측기 29
2.2.1. 관측기의 구조와 안정성 분석 29
2.2.2. 채터링 현상과 추정 특성에 대한 분석 34
2.3. 채터링 저감을 위한 기존 연구 39
제3장 제안하는 방식의 채터링 저감 기법 43
3.1. 채터링 성분의 규칙성 해석 43
3.2. 전향 보상 구조를 통한 채터링 저감 46
3.3. 전향 보상 구조의 안정성 분석 및 필터 해석 51
3.3.1. 제안하는 구조의 안정성 분석 51
3.3.2. 제안하는 구조의 필터 해석 54
3.4. DSP 구현 상의 고려 사항 55
3.4.1. 채터링의 위상 동기화 55
3.4.2. 입력 이득의 설정 57
3.5. 제안하는 관측기의 검증을 위한 실험 세트 구성 59
3.6. 실험 결과 62
3.6.1. 입력 이득에 따른 추정 특성 비교 62
3.6.2. 정상 상태의 채터링 저감 특성 63
3.6.3. 구동 조건에 따른 과도 및 정상 상태 추정 특성 65
3.6.4. 속도 제어 시 외란에 대한 강인성 71
제4장 재활로봇의 분석 및 제어 75
4.1. 재활로봇의 구조 75
4.2. 힘 센서를 대체하기 위한 기존 연구 80
4.3. 재활 로봇 시스템의 장력 제어 실험 구성 86
4.4. 개루프 장력 제어 실험 92
4.4.1. 영장력 제어 시 부하 구동의 영향 및 잔여 장력 문제 92
4.4.2. 부하의 동작에 따른 개루프 장력 제어 특성 95
4.4.3. 제어 장력 크기에 따른 개루프 장력 제어 특성 101
4.5. 센서 기반 폐루프 장력 제어 실험 103
제5장 제안하는 데이터 기반 장력 추정 기법 108
5.1. 폐루프 장력 제어를 통한 데이터 취득 108
5.2. 선형 회귀 장력 추정 모델 110
5.2.1. 선형 회귀 모델의 구조 및 설계 110
5.2.2. 시간 지연 선형 회귀 모델의 장력 추정 특성 113
5.2.3. 정상 상태 데이터 기반 모델의 장력 추정 특성 117
5.2.4. 모델의 추정 성능에 대한 부하 토크의 영향 120
5.3. 인공 신경망 기반 장력 추정 모델 123
5.3.1. 인공 신경망의 구조 및 설계 123
5.3.2. 시간 지연 샘플 입력을 갖는 인공 신경망의 추정 특성 130
5.3.3. 모델의 추정 성능에 대한 부하 토크의 영향 134
5.4. 추정 모델을 통한 폐루프 장력 제어 136
제6장 결론 및 향후 연구 142
6.1. 결론 142
6.2. 향후 연구 144
참고 문헌 145
Abstract 148
표 3.1. 전향 보상 구조에 따른 리플 특성 비교 시뮬레이션 제정수 50
표 3.2. 표면 부착형 영구자석 동기전동기의 제정수 61
표 3.3. 제어 관련 제정수 61
표 3.4. 0.25 [p.u.] 부하 토크에서의 실험 결과 67
표 3.5. 0.8 [p.u.] 부하 토크에서의 실험 결과 70
표 4.1. 의수 모터 및 구동 보드의 정격 사항 90
표 5.1. 취득 데이터셋 별 제어 장력의 크기와 의수 모터 구동 속도 109
표 5.2. 시간 지연 모델의 샘플 개수에 따른 모델 결정 계수 113
표 5.3. 선형 회귀 모델의 입력에 따른 추정 성능 117
표 5.4. 변형된 선형 회귀 모델의 입력에 따른 추정 성능 120
표 5.5. 인공 신경망의 구성 요소 및 구조 129
표 5.6. 인공 신경망의 입력에 따른 추정 성능 133
표 5.7. 폐루프 제어 시 궤환 장력 취득 방식에 따른 제어 성능 140
그림 1.1. S형 로드 셀 13
그림 1.2. 재활 로봇 및 구동 시스템의 구조 14
그림 1.3. 로드 셀의 부착 위치 16
그림 1.4. 와이어 단의 모델링 및 기계적 제정수 변화 17
그림 2.1. 부하 토크 보상 블록도 22
그림 2.2. 전차원 관측기 구조 23
그림 2.3. 속도 및 부하 토크 관측기 블록도 24
그림 2.4. 슬라이딩 모드의 제어 구간 구분 27
그림 2.5. 채터링 현상 예시 27
그림 2.6. 부호 함수 28
그림 2.7. 슬라이딩 모드 관측기 구조 29
그림 2.8. 슬라이딩 모드 부하 토크 관측기 구조 29
그림 2.9. 슬라이딩 모드 관측기에서의 오차 평면 30
그림 2.10. 채터링의 특성 분석 35
그림 2.11. 입력 이득에 따른 부하 토크 추정 특성 (가) λ₃=-1[Nm/rad] (나) λ₃=-10[Nm/rad] 37
그림 2.12. 부호 함수를 대체하여 사용하는 함수 (가) 포화 함수 (나) 시그모이드 함수(sigmoid function) 39
그림 2.13. 입력 함수에 따른 부하 토크 관측 특성 (가) 부호 함수를 사용했을 경우 (나) 포화 함수를 사용했을 경우 40
그림 3.1. 슬라이딩 모드 관측기에서의 채터링 성분 분석 43
그림 3.2. 상태변수 간 채터링 패턴의 비교 44
그림 3.3. 각도 오차와 부하 토크의 추정치에 포함된 채터링 성분의 분석 45
그림 3.4. 단일 전향 보상 구조를 활용한 부하 토크 관측기 블록도 47
그림 3.5. 이중 전향 보상 구조를 활용한 부하 토크 관측기 블록도 48
그림 3.6. 전향 보상 구조에 따른 리플 특성 비교 (가) 단일 전향 보상 구조 (나) 이중 전향 보상 구조 49
그림 3.7. 전향 보상 성분의 위상 오차에 의한 영향 (가) 기존 관측기와 전향 보상 성분 (나) 위상 오차에 의한 추정 오차 55
그림 3.8. 위상을 고려한 보상 구조 개략도 56
그림 3.9. 일시적인 추정 시스템 발산 예시 57
그림 3.10. 슬라이딩 모드 관측기를 통한 부하 토크 추정 실험 세트 59
그림 3.11. 표면 부착형 영구자석 동기 전동기의 제어 보드 60
그림 3.12. 영구자석 동기전동기를 통해 구성한 전동기/부하 세트 60
그림 3.13. 제어 시스템의 전체 블록도 60
그림 3.14. 입력 이득에 따른 추정 특성 비교 62
그림 3.15. 전향 보상 구조를 통한 정상 상태 리플 저감 특성 (가)0.12 [p.u.] 회전자 속도, 0.8 [p.u.] 부하 토크 (λ₃=-20[Nm/rad])... 64
그림 3.16. 낮은 부하에서의 전향 보상 구조를 통한 과도 상태 특성 (가) 0.12 [p.u.] 회전자 속도, 0.25 [p.u.] 부하 토크... 66
그림 3.17. 높은 부하에서의 전향 보상 구조를 통한 과도 상태 특성 (가) 0.12 [p.u.] 회전자 속도, 0.8 [p.u.] 부하 토크... 69
그림 3.18. 부하 토크 추정을 통한 속도 제어의 강인성 확인 실험 (가) 기존의 슬라이딩 모드 관측기를 통한 전향 보상... 73
그림 4.1. 재활로봇 시스템 개념도 75
그림 4.2. 선형 구동기 76
그림 4.3. 정하중 스프링의 구조와 특성 (가) 정하중 스프링의 구조 (나) 변위에 따른 하중 특성 76
그림 4.4. 점탄성 물질의 모델링 예시 (가) Kelvin-Voigt material 모델... 77
그림 4.5. 엑소-글로브 폴리 착용형 장갑 79
그림 4.6. 재활 로봇 시스템의 구조 80
그림 4.7. 구동기의 구조에 따른 힘 관계 모식도 81
그림 4.8. 폐루프 장력 제어 시 기계적 모델링 기반의 추정 실험 결과 83
그림 4.9. 장력 제어를 위한 실험 세트 86
그림 4.10. 장력 제어 및 데이터 추출 개략도 87
그림 4.11. 손가락 의수의 구조 및 구동 보드 (가) 손가락 의수의 결합 형태 및 내부 구조... 89
그림 4.12. 의수의 위치 프로파일링 및 제어 파형 예시 91
그림 4.13. 위치 프로파일링을 통한 전향 보상 제어 91
그림 4.14. 토크 제어를 통한 개루프 장력 제어 개략도 92
그림 4.15. 영 장력 개루프 제어에서 부하 동작의 영향 93
그림 4.16. S형 로드 셀의 장력 측정 구조 93
그림 4.17. 개루프 장력 제어 시 잔여 장력 예시 95
그림 4.18. 구동기의 특성과 한계 위치 95
그림 4.19. 부하 유무에 따른 장력 제어 특성 비교 (가) 부하가 없는 상태 (나) 부하의 움직임이 없는 상태... 97
그림 4.20. 부하의 구동 속도에 따른 장력 제어 특성 비교 (가) 의수의 15000 [r/min] 구동 (나) 의수의 28125 [r/min] 구동 99
그림 4.21. 부하의 구동 속도에 따른 인가 토크 및 장력의 비교 100
그림 4.22. 인가 장력 지령에 따른 개루프 장력 제어 특성 102
그림 4.23. 재활 로봇의 궤환 제어 구조 103
그림 4.24. 폐루프 장력 제어 예시 104
그림 4.25. 제어 장력에 따른 폐루프 장력 제어 결과 105
그림 4.26. 폐루프 장력 제어의 구동기 모터 회전자 위치에 대한 특성 106
그림 4.27. 폐루프 장력 제어 및 동작 특성 예시 (3 [N] 폐루프 제어) 107
그림 5.1. 장력 추정 블록도 108
그림 5.2. 선형 회귀 모델의 추정 성능 예시(3 [N]) (가) 실제 값 및 모델 추정 값 (나) 추정 오차 115
그림 5.3. 선형 회귀 모델의 추정 성능 예시(2.5 [N]) (가) 실제 값 및 모델 추정 값 (나) 추정 오차 116
그림 5.4. 변형된 선형 회귀 모델의 추정 성능 예시(3 [N]) (가) 실제 값 및 모델 추정 값 (나) 추정 오차 118
그림 5.5. 변형된 선형 회귀 모델의 추정 성능 예시(2.5 [N]) (가) 실제 값 및 모델 추정 값 (나) 추정 오차 119
그림 5.6. 부하 토크를 제외한 선형 회귀 모델의 추정 성능 예시(3 [N]) (가) 실제 값 및 모델 추정 값 (나) 추정 오차 121
그림 5.7. FNN 인공 신경망 예시 (1개 은닉층, 단일 출력) 124
그림 5.8. 하나의 신경에서 수행되는 연산 125
그림 5.9. 경사 하강법을 통한 가중치의 갱신 126
그림 5.10. 학습률에 따른 학습 성능 저하 (가) 학습률이 너무 큰 경우 (나) 학습률이 너무 작은 경우 128
그림 5.11. 테스트 데이터 셋의 입력 분포 130
그림 5.12. 2차 시간 지연 샘플을 활용하는 신경망의 추정 성능 예시 (가) 3 [N] 장력 제어 (나) 2.5 [N] 장력 제어 131
그림 5.13. 추가적 입력을 활용하는 신경망의 추정 성능 예시 (가) 3 [N] 장력 제어 (나) 2.5 [N] 장력 제어 133
그림 5.14. 부하 토크 추정치를 활용하지 않는 신경망 모델의 추정 성능 예시 135
그림 5.15. 장력 추정 모델을 활용한 폐루프 제어 블록도 136
그림 5.16. 선형 회귀 모델을 활용한 폐루프 장력 제어 (가) 2.5 [N] 제어 (나) 2.75 [N] 제어 (다) 3 [N] 제어 (라) 3.25 [N] 제어 137
그림 5.17. 인공 신경망 모델을 활용한 폐루프 장력 제어 (가) 2.5 [N] 제어 (나) 2.75 [N] 제어 (다) 3 [N] 제어 (라) 3.25 [N] 제어 139