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Adaptive Nonlinear Control of Helicopter Using Neural Networks

신경회로망을 이용한 헬리콥터 적응 비선형 제어

  • 박범진 (충남대학교 항공우주공학과 대학원) ;
  • 홍창호 (충남대학교 항공우주공학과) ;
  • 석진영 (충남대학교 항공우주공학과)
  • Published : 2004.05.01

Abstract

In this paper, the helicopter flight control system using online adaptive neural networks which have the universal function approximation property is considered. It is not compensation for modeling errors but approximation two functions required for feedback linearization control action from input/output of the system. To guarantee the tracking performance and the stability of the closed loop system replaced two nonlinear functions by two neural networks, weight update laws are provided by Lyapunov function and the simulation results in low speed flight mode verified the performance of the control system with the neural networks.

본 논문에서는 광범위한 비선형 함수 근사 성질을 갖고 있는 온라인 적응 신경회로망을 이용하여 헬리콥터 비행 제어 시스템을 설계하였다. 기존의 시스템 모델링 오차를 보상하는 방식과는 달리, 시스템의 입출력 정보를 통해 피드백 선형화 기법에서 필요한 두 개의 비선형 함수를 신경회로망을 이용하여 대체하는 방법을 적용하였다. 두 개의 비선형 함수를 신경회로망으로 대체하여 구성된 폐회로 시스템의 추적 성능과 내부 안정성을 보장하기 위하여 신경회로망의 가중치 학습 방법을 리야프노프 함수를 이용하여 유도하였다. 그리고 헬리콥터 저속 비행 모드에 대한 수치 시뮬레이션 결과를 통해 신경회로망을 적용한 제어 시스템의 성능을 검증하였다.

Keywords

References

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