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general nonlinear system, unknown input gain sign, output-feedback controller

1. 서 론

최근 strict-feedback 혹은 pure-feedback 비선형시스템의 제어 기법에 대한 활발한 연구가 수행되고 있는데(1-6) 이는 이러한 비선형시스템들은 상대적으로 넓은 범위의 실제 시스템을 포함할 수 있기 때문이다. 더욱이 최근에는 (4)(5)에서 입력 이득의 부호가 미지인 불확실한 strict-feedback 비선형시스템에 대해서 규정된 성능을 가지는 상태궤환 제어기와 출력궤환 제어기가 제안된 바 있다. 본 논문은 (4)에서 제시된 제어기법을 기반으로 훨씬 더 일반적인 시스템에 대해 규정된 성능을 가지는 출력궤환 제어기를 제안한다. 본 논문에서는 다음과 같은 단일입력 단일출력(single-input, single-output, SISO) 상태방정식으로 기술되는 가장 일반적인 시변 비선형시스템을 고려한다.

(1)

$\dot{\mathbf{x}}=\mathbf{f}(\mathbf{x}, u, t)$

$y=h(\mathbf{x}, t)$

여기서 $\mathbf{x} \in R^{n}$는 상태변수 벡터이고 n은 시스템의 차수이다. u와 y는 각각 제어입력과 출력이고, $\mathbf{f} \in R^{n+2} \rightarrow R^{n}$는 미지의 평활한 함수벡터이고, $h: R^{n+1} \rightarrow R$는 미지의 평활한 함수이다. 식 (1)은 가장 일반적인 비선형시스템의 상태방정식이며 strct-feedback 혹은 pure-feedback 비선형시스템을 모두 포함한다. 또한 식(1)은 시변 시스템이므로 시간에 의존하는 외란이나 원거리 시스템에서의 간섭항까지도 모두 포함할 수 있다. 본 논문은 식(1)로 기술되는 가장 일반적인 불확실한 비선형시스템에서 입력이득의 부호가 미지라고 가정한다. 먼저 규정된 성능이 보장되는 출력궤환 제어기를 설계한 후 폐루프 시스템의 안정도를 이론적으로 증명하였다. 출력궤환 제어기를 설계하는 데 있어서 고차 스위칭 미분추정기(higher-order switching differentiator, HOSD) (7,8)를 채용하여 출력 추종 오차의 시간미분항들을 추정한다. 또한 (4),(5)에서는 모든 상태변수에 대해서 가상 제어항(virtual control)의 부호를 각각 추정하는 방법으로 제어기를 설계했느나 본 논문에서 제시하는 제어기는 가장 마지막 상태방정식에서 나타나는 입력이득의 부호 하나만 추정하므로 제어식이 더 간결하다는 장점도 가진다. 기존 연구 논문과 비교해서 본 논문에서 제시하는 제어기의 장점은 다음과 같이 저리할 수 있다.

1) 가장 넓은 범주의 매우 일반적인 시변 비선형 계통을 고려한다.

2) 미분추정기를 적용하여 설계된 출력궤환 제어기가 규정된 성능을 보장한다.

3) 입력이득의 부호를 마지막 단계에서 한 번만 추정하므로 제어기 구조와 안정도 증명이 상대적으로 간단하다.

본 저자가 아는 한 특정 범주의 비선형시스템이 아닌 식(1)과 같은 가장 일반적인 시변 비선형시스템에 대해서 입력이득의 부호 정보 없이 출력궤환 제어기를 설계하는 기존의 연구 결과는 현재까지 극히 미미하다. 가장 최신 연구 결과인 (5)도 입력이득이 상수인 매우 제한된 범위의 비선형시스템을 다루고 있으며 본 논문에서 다루는 시스템 식(1)은 이것을 포함하여 훨씬 더 넓은 범주를 갖는다.

2. 문제기술

본 논문에서 $|\mathrm{x}|$는 벡터 x의 2-노옴을 표기하고 $|\mathrm{v}|$는 스칼라 v의 절대값을 의미한다. 또한 시변신호 α(t)가 β(t)에 점근적으로 수렴함$\left(\lim _{t \rightarrow \infty}(\alpha(t)-\beta(t))=0\right)$을 줄여서 α(t) \rightarrow β(t)로 표기한다. 시스템 식(1)의 제어 목적은 원하는 출력 r(t)를 출력 y(t)가 미리 설정된 범위 안으로 추종하도록 하면서 동시에 폐루프시스템의 모든 시변 신호가 유계를 유지하도록 하는 것이다.

가정 1: 시스템 식(1)의 상대차수는 n이다.

출력 추종 오차를 $z(t) \equiv y(t)-r(t)$로 정의하고 출력 추종 오차 벡터는 $\mathrm{Z} \equiv\left[z, z, \cdots, z^{(n-1)}\right]^{T}$로 정의한다. 이 벡터를 새로운 상태변수로 간주하면 원래의 시스템 식(1)은 다음과 같은 정규식으로 변환할 수 있다.

(2)

$\dot{z}_{1}=g_{1}(\mathbf{x}, t) \equiv z_{2}$

$\dot{z}_{2}=g_{2}(\mathbf{x}, t) \equiv z_{3}$

$\vdots$

$\dot{z}_{n}=g_{n}(\mathbf{x}, u, t)$

여기서

(3)
$\begin{aligned} g_{1}(\mathbf{x}, t) &=\frac{\partial h(\mathbf{x}, t)}{\partial \mathbf{x}} \mathbf{f}(\mathbf{x}, u, t)+\frac{\partial h(\mathbf{x}, t)}{\partial t}-\dot{r} \\ g_{i}(\mathbf{x}, t) &=\frac{\partial g_{i}(\mathbf{x}, t)}{\partial \mathbf{x}} \mathbf{f}(\mathbf{x}, u, t)+\frac{\partial g_{i}(\mathbf{x}, t)}{\partial t} \\ g_{n}(\mathbf{x}, u, t) &=\frac{\partial g_{n-1}(\mathbf{x}, t)}{\partial \mathbf{x}} \mathbf{f}(\mathbf{x}, u, t)+\frac{\partial g_{n-1}(\mathbf{x}, t)}{\partial t} \end{aligned}$

이다. f와 h가 모두 미지의 함수이므로 함수 $g_{i}(i=1, \cdots, n)$ 역시 미지의 평활한 함수이고, 상대차수가 n이라는 가정 1에 의해서 $g_{n}$만이 제어입력 의 함수이다. 변환된 시스템 식(2)는 여전히 시변 비선형시스템이다.

가정 2: 다음과 같이 정의되는 제어 이득에 대해서

(4)
$b(\mathbf{x}, u, t) \equiv \frac{\partial g_{n}(\mathbf{x}, u, t)}{\partial u}$

부등식 $|b(\mathbf{x}, u, t)|>b_{0}$을 만족시키는 미지의 상수 $b_{0}$가 존재하며 함수 b(·)의 부호는 알 수 없다.

본 논문에서 제안하는 출력궤환 제어기는 HOSD를 사용하여 출력추종오차 z(t)의 시간미분들을 추정한다. 구간 유계(bounded in the picecwise sense, BPWS)이고 유계 상수가 L인 시간 함수의 집합을 $\bar{\Omega}^{L}$이라고 표기하도록 하겠다. (7)에서 다음과 같은 HOSD가 제안된 바 있다.

보조정리 1(7): 출력 오차 z(t)가 j=1,2,···,n에 대해서 $z^{(j+1)} \in \bar{\Omega}^{L_{j}^{*}}$를 만족하고 $z^{(i+2)}$도 BPWS라고 가정한다. 여기서 $L_{j}^{*}$는 양의 상수이다. 다음 동특성식을 고려하자.

(5)
$\left.\begin{array}{l}\dot{\alpha}_{j}=\beta_{j} L e_{\alpha_{j}}+\sigma_{j} \\ \dot{\sigma}_{j}=L \operatorname{sgn}\left(e_{\alpha_{j}}\right)\end{array}\right\}, j=1,2, \cdots, n$

여기서 $e_{\alpha_{j}}=\sigma_{j-1}-\alpha_{j}\left(\sigma_{0}=z\right)$ 이다. 모든 j=1,2,···,n에 대해서 설계상수가 $\beta_{j}>0, L_{j}>\max \left\{L_{1}^{*}, \cdots, L_{n}^{*}\right\}$를 만족하면

(6)
$\sigma_{j}(t) \rightarrow z^{(j)}, j=1, \cdots, n$

이 성립한다.

보조정리 1의 자세한 증명은 (7)에 제시되어 있으며, (8)에서는 까지의 최적의 설계상수 값들이 제시되었다. 참고문헌 (7)의 Fact 1에 다음 사실이 증명되어 있다.

(7)
$\dot{\sigma}_{j} \rightarrow \sigma_{j+1}, j=1, \cdots, n-1$

그리고 $\dot{\sigma}_{n-1} \rightarrow z^{(n)}$가 정리 1에 의해서 성립하기 때문에 식(2)에서 j=n-1인 경우에 대입하면

(8)
$\dot{\sigma}_{n-1} \rightarrow z^{(n)}$

이 성립한다.

3. 제어기 설계와 안정도 증명

3.1 출력궤환 제어 문제의 재정의

보조정리 1의 식(6)에서 j=1인 경우 이 성립되는데 $\dot{z} \rightarrow \sigma_{1}$이는 다음과 같이 다시 기술할 수 있다.

(9)
$\dot{z}_{1}=\sigma_{1}+d_{1}(t)$

이후에 $d_{t}$(t), i=1,···,n 는 점근적으로 0이 되는 시간 함수들이다. 또한 식(7)로부터

(10)
$\dot{\sigma}_{i-1}=\sigma_{i}+d_{i}(t), i=2, \cdots, n-2$

이 성립하고 식(8)식(2)로부터 다음도 성립한다.

(11)
$\begin{aligned} \dot{\sigma}_{n-1} &=z^{(n)}+d_{n}(t) \\ &=g_{n}(\mathbf{x}, u, t)+d_{n}(t) \end{aligned}$

따라서 n개의 동특성식 식(9), 식(10), 식(11)은 다음과 같은 상태변수에 대해서 상태방정식을 구성한다.

(12)
$\hat{\mathrm{Z}}=\left[z, \sigma_{1}, \cdots, \sigma_{n-1}\right]^{T}$

동특성식 식(9), 식(10), 식(11)은 계산할 수 있는 상태변수 $\hat{z}$에 대해서 unmatched pure-feedback 비선형시스템이므로 (4)에서 제시한 제어 알고리듬을 다음 절에서 제시한 바와 같이 수정하여 적용할 수 있다.

3.2 제어기 설계와 안정도 증명

미리 결정해야 할 출력추종 오차의 범위는 다음과 같이 기술된다.

(13)

$-c k_{1}(t)<z(t)<k_{1}(t)$, if $z(0) \geq 0$

$-k_{1}(t)<z(t)<c k_{1}(t)$, if $z(0)<0$

여기서 0<c<1은 설계상수이고

(14)
$k_{1}=\left(k_{10}-k_{1 \infty}\right) e^{-\mu_{1} t}+k_{1 \infty}$

이며 $k_{10}>k_{1 \infty}>0, \mu_{1}>0$은 모두 설계상수이다. 수렴율은 $\mu_{1}$로, 출력추종오차 z의 범위는 $k_{1 \infty}$로 설정할 수 있으며 오버슈트(overshoot)는 $ck_{1}$(t)이하로 제한할 수 있다. 식(13)에 내재된 비대칭성을 대칭으로 변환하기 위해서 다음과 같이 정의한다.

(15)

$\underline{k}_{1}=c k_{1}, \bar{k}_{1}=k_{1}$, if $z(0) \geq 0$

$\underline{k}_{1}=k_{1}, \bar{k}_{1}=c k_{1}$, if $z(0)<0$

$p_{1}=\frac{1}{2}\left(\underline{k}_{1}+\bar{k}_{1}\right), \delta=\frac{1}{2}\left(\underline{k}_{1}-\bar{k}_{1}\right)$

$e_{1}=z+\delta$

그러면 다음과 같은 부등식이 식(13)과 동일하다는 것을 쉽게 유추할 수 있다.

(16)
$-p_{1}(t)<e_{1}(t)<p_{1}(t)$

상태변수 오차는 다음과 같이 정의된다.

(17)
$e_{i+1}=\hat{z}_{i+1}-\zeta_{i}, i=1, \cdots, n-1$

여기서 $\zeta_{i}$(t)는 앞으로 제시될 중간 제어 신호이다. 이 상태변수 오차에 대한 성능 범위는 다음과 같이 선정되며

(18)
$p_{i}=\left(p_{i 0}-p_{i \infty}\right) e^{-\mu_{i} t}+p_{i \infty}, i=2, \cdots, n$

여기서 양의 설계 상수 $p_{i0}$와 $p_{i \infty}$는 $\left|e_{i}(0)\right|<p_{i 0}, p_{i \infty}<p_{i 0}$가 성립하도록 선정한다. $\forall t \geq 0$ 에 대해서 $\left|e_{i}\right|<p_{i}$가 되도록 하는 제어입력은 다음과 같이 결정된다.

(19)
$$ \begin{gathered} \zeta_{i}=-\gamma_{i} \eta_{i}, i=1, \cdots, n-1 \end{gathered} $$

(20)
$$ \begin{gathered} u=\gamma_{n} \nu\left(\eta_{n}\right) \eta_{n} \end{gathered} $$

여기서 $\gamma_{i}$ 는 양의 제어 이득이고

(21)
$$ \eta_{i}=\tan \left(\frac{\pi e_{i}}{2 p_{i}}\right), i=1, \cdots, n $$

이며, 함수 v($n_{n}$)은 제어 방향을 추정하는 평활한 함수이고 다음과 같은 특성을 만족하는 양의 상수 $a_{1}$과 $a_{2}$가 존재하여야 한다.

(22)
$$ \begin{aligned} &\limsup _{\eta_{n} \rightarrow \infty} \nu\left(\eta_{n}\right)=a_{1} \end{aligned} $$

(23)
$$ \begin{aligned} &\liminf _{\eta_{n} \rightarrow \infty} \nu\left(\eta_{n}\right)=-a_{2} \end{aligned} $$

이러한 특성을 만족하는 전형적인 함수는 $\nu\left(\eta_{n}\right)=\sin \left(\eta_{n}\right)$ 혹은 $\nu\left(\eta_{n}\right)=\cos \left(\eta_{n}\right)$ 이다. 식(20)-식(23)으로부터 제어입력에 대해 서 다음이 성립함은 자명하다.

(24)
$\limsup _{\left(\eta_{n}-p_{n}\right) \rightarrow 0^{-}} u\left(\eta_{n}\right)=+\infty, \liminf _{\left(\eta_{n}-p_{n}\right) \rightarrow 0^{-}} u\left(\eta_{n}\right)=-\infty$

(25)
$\limsup _{\left(\eta_{n}+p_{n}\right) \rightarrow 0^{+}} u\left(\eta_{n}\right)=+\infty, \liminf _{\left(n_{n}+p_{n}\right) \rightarrow 0^{+}} u\left(\eta_{n}\right)=-\infty$

보조정리 2: 만약 $e_{i}, \dot{e}_{i}, \eta_{i}$ 가 유계라면 $\dot{\zeta}_{i}$ 도 유계이다.$(i=1, \cdots, n-1)$

증명: 식(19)로부터 다음 등식이 성립한다.

(26)
$$ \begin{aligned} \dot{\zeta}_{i} &=\gamma_{i} \dot{\eta}_{i} \\ &=\gamma_{i} \frac{\pi}{2} \frac{\dot{e}_{i} p_{i}-e_{i} \dot{p}_{i}}{p_{i}^{2}} \frac{1}{\cos ^{2}\left(\frac{\pi e_{i}}{2 p_{i}}\right)} \end{aligned} $$

식(14)식(15)로부터

(27)
$$ \begin{aligned} p_{1} &=\frac{1}{2}(c+1) k_{1} \\ &=\frac{1}{2}(c+1)\left\{\left(k_{10}-k_{1 \infty}\right) e^{-\mu_{1} t}+k_{1 \infty}\right. \end{aligned} $$

이며 다음 부등식이 쉽게 유도된다.

(28)
$$ \begin{gathered} \frac{2}{(1+c) k_{10}} \leq \frac{1}{p_{1}} \leq \frac{2}{(1+c) k_{1 \infty}} \\ \frac{\mu_{1}}{2}\left(k_{1 \infty}-k_{10}\right) \leq \dot{p}_{1}<0 \end{gathered} $$

또한 식(18)로부터 다음 부등식도 쉽게 유도된다.

(29)
$$ \begin{gathered} \frac{1}{p_{i 0}} \leq \frac{1}{p_{i}} \leq \frac{1}{p_{i \infty}}, i=2, \cdots, n \\ \mu_{i}\left(p_{i \infty}-p_{i 0}\right) \leq \dot{p}_{i}<0, i=2, \cdots, n \end{gathered} $$

그리고 $\theta \equiv \frac{\pi e_{i}}{2 p_{i}}$라고 정의하면 $\eta_{i}$가 유계라는 가정과 정의식 식(21)에 의해서 $|\theta| \neq \frac{m \pi}{2}(m=1,3,5, \cdots)$라고 유추할 수 있으므로 $1 / \cos ^{2} \theta$도 역시 유계임을 알 수 있다. 이 사실과 $e_{i}$ 와 $\dot{e}_{i}$ 가 유계라는 사실을 공합하면 $\dot{\zeta}_{i}$ 가 유계라는 결론을 도출할 수 있다. ■

정리 1: 시스템 식(1)에 대해서 가정 1과 가정 2가 성립할 때 제어입력 식(20)은 출력추종 오차를 식(13)과 같이 미리 설정된 범위 안으로 제한시킨다.

증명: 식(15)식(9)로부터 다음이 성립한다.

(30)
$$ \begin{aligned} \dot{e}_{1} &=\dot{z_{1}}+\dot{\delta} \\ &={\hat{z_{2}}}^{2}+d_{1}+\dot{\delta} \end{aligned} $$

여기서 $\hat{z}_{1}=z$이다. 식(17)식(10)로부터는 다음이 성립한다.

(31)
$$ \begin{aligned} \dot{e}_{i} &=\dot{\vec{z}}_{i}-\dot{\zeta}_{i-1} \\ &=\hat{z}_{i+1}+d_{i}-\dot{\zeta}_{i-1} \end{aligned} \quad, i=2, \cdots, n-1 $$

식(17)식(11)로부터 다음과 같이 유도되고

(32)
$$ \begin{aligned} \dot{e}_{n} &=\dot{\hat{z}}_{n}-\dot{\zeta}_{n-1} \\ &=g_{n}(\mathbf{x}, u, t)+d_{n}-\dot{\zeta}_{n-1} \\ &=g_{n}(\mathbf{x}, 0, t)+d_{n}-\dot{\zeta}_{n-1}+g_{n}(\mathbf{x}, u, t)-g_{n}(\mathbf{x}, 0, t) \end{aligned} $$

중간값 정리와 식(4)에 의해서 다음을 만족하는 $u$와 0 사이의 중간값 $u_{c}$가 존재한다.

(33)
$$ b\left(\mathbf{x}, u_{c}, t\right)=\frac{g_{n}(\mathbf{x}, u, t)-g_{n}(\mathbf{x}, 0, t)}{u} $$

이 사실을 이용하면 식(32)는 다음과 같이 한 단계 더 유도된다.

(34)
$$ \dot{e}_{n}=g_{n}(\mathbf{x}, 0, t)+d_{n}-\dot{\zeta}_{n-1}+b\left(\mathbf{x}, u_{c}, t\right) u $$

식 (17)로부터 $\hat{z}_{i+1}=e_{i+1}+\zeta_{i}(i=1, \cdots, n-1)$ 이므로 식(30),식(31),식(34) 는 다음과 같이 재기술할 수 있다.

(35)
$$ \begin{gathered} \dot{e}_{i}=\phi_{i}+\zeta_{i}, i=1, \cdots, n-1 \end{gathered} $$

(36)
$$ \begin{gathered} \dot{e}_{n}=\phi_{n}+b\left(\mathbf{x}, u_{c}, t\right) u \end{gathered} $$

여기서

(37)
$$ \phi_{1}=e_{2}+d_{1}+\dot{\delta} $$

(38)
$$ \phi_{i}=e_{i+1}+d_{i}-\bar{\zeta}_{i-1}, i=2, \cdots, n-1 $$

(39)
$$ \phi_{n}=g_{n}(\mathbf{x}, 0, t)+d_{n}-\dot{\zeta}_{n-1} $$

만약 오차 $e_{i}$ 가 다른 오차들 $e_{j}(j \neq i)$ 은 경계 안에 유지되고 있는데 $p_{i}$ 의 경계에 처음으로 도달하는 시간 $t_{1}>0$ 이 다음과 같이 존재한다고 가정한다.

(40)
$$ \left|e_{i}\left(t_{1}\right)\right|=p_{i}\left(t_{1}\right) $$

(41)
$$ \left|e_{j}(t)\right|<p_{j}(t), t \in\left[0, t_{1}\right), \quad \forall j \neq i $$

식 (40)이 성립할 필요 조건은 다음이 성립하는 것이다.

(42)
$$ \lim _{\left(e_{i}-p_{i}\right) \rightarrow 0^{-}} \dot{e} \geq \dot{p}_{i}, \lim _{\left(e_{i}+p_{i}\right) \rightarrow 0^{+}} \dot{e}_{i} \leq \dot{p}_{i} $$

식(28), 식(29)를 이용하면 식(42)는 다음과 같이 재기술된다.

(43)
$$ \lim _{\left(e_{i}-p_{i}\right) \rightarrow 0^{-}} \dot{e} \geq h_{i}, \lim _{\left(e_{i}+p_{i}\right) \rightarrow 0^{+}} \dot{e}_{i} \leq-h_{i} $$

여기서 $h_{i}$는 다음과 같이 정의되는 음수이다.

(44)
$$ \begin{gathered} h_{1}=\frac{\mu_{1}}{2}\left(k_{1 \infty}-k_{10}\right) \\ h_{i}=\mu_{i}\left(p_{i \infty}-p_{i 0}\right), i=2, \cdots, n \end{gathered} $$

가. Case $\mathbf{1}(i=1, \cdots, n-1): \phi_{i}$ 가 유계라는 사실과 다음 사실 을 고려하면

(45)
$$ \lim _{\left(e_{i}-p_{i}\right) \rightarrow 0^{-}} \zeta_{i}=-\infty, \lim _{\left(e_{i}+p_{i}\right) \rightarrow 0^{+}} \zeta_{i}=+\infty $$

다음으로 귀결되는데

(46)
$$ \lim _{\left(e_{i}-p_{i}\right) \rightarrow 0^{-}} \dot{e}_{i}=-\infty, \lim _{\left(e_{i}+p_{i}\right) \rightarrow 0^{+}} \dot{e}_{i}=+\infty $$

이것은 필요조건 식(43)에 위배된다.

나. Case 2 $(i=n): \phi_{n}$ 이 유계라는 사실과 식(24), 식(25), 그리고 가정 2 로부터 다음이 $g(\cdot)$ 함수의 부호와 무관하게 성립한다.

(47)
$$ \begin{aligned} &\lim _{\left(e_{n}-p_{n}\right) \rightarrow 0^{-}} g\left(\mathbf{z}, u_{c}, t\right) u=-\infty \\ &\lim _{\left(e_{n}+p_{n}\right) \rightarrow 0^{+}} g\left(\mathbf{x}, u_{c} t\right) u=+\infty \end{aligned} $$

따라서 다음과 같이 추론할 수 있는데

(48)
$\liminf _{\left(e_{i}-p_{n}\right) \rightarrow 0^{-}} \dot{e}_{i}=-\infty, \limsup _{\left(e_{i}+p_{n}\right) \rightarrow 0^{+}} \dot{e}_{i}=+\infty$

이것은 필요조건 식(43)에 위배된다.

따라서 Case 1과 Case 2를 종합하면 오차변수가 규정된 경계에 도달하는 시간 $t_{1}$은 존재하지 않는다는 결론을 내릴 수 있으며 모든 오차가 기설정된 범위 안에 머문다는 사실로 귀결된다. ■

참고문헌 (4),(5)에서는 모든 상태변수에 대해서 가상제어항의 부호를 추정했고 그 때문에 매 단계마다 안정도를 증명해야 했다. 하지만 정리 1의 증명에서 기술된 바와 같이 본 논문에서 제안된 방식은 마지막 n번째 상태방정식에 나타나는 이득부호 하나만을 추정하므로 제어식이나 안정도 증명이 더 간결해지는 장점을 가진다. 또한 본 논문에서 다룬 시스템 식(1)(4)(5)에서 다루는 동특성식보다 범위가 넓은 일반적인 시변 비선형시스템이다.

4. 모의실험

제안된 제어기의 성능을 검증하기 위해서 다음과 같은 2차 동특성식을 가지는 비선형시스템에 대해서 모의실험을 실시했다.

(49)
$$ \begin{aligned} \dot{x_{1}} &=x_{1}+x_{2}+0.2 x_{3}^{2} \\ \dot{x}_{2} &=x_{1 x_{2}}+u+\frac{u^{3}}{7} \\ y &=x_{1} \end{aligned} $$

제어목적은 목표출력 $r(t)=\sin t$과 시스템 출력 사이의 오차를 미리 규정된 범위 안으로 머물도록 하는 것이다. 제어기 설계상수는 $c=0, k_{10}=2, k_{1 \infty 0}=0.05, \mu_{1}=1, \quad \gamma_{1}=2, k_{20}=2$, $k_{2 \infty}=0.5, \mu_{2}=1, \gamma_{2}=1$ 이다. HOSD의 동특성식은 다음과 같고

(50)
$$ \begin{aligned} &\dot{\alpha}_{1}=\beta_{1} L e_{\alpha_{1}}+\sigma_{1} \\ &\dot{\sigma}_{1}=L \operatorname{Sgn}\left(e_{\alpha_{1}}\right) \end{aligned} $$

여기서 $e_{\alpha_{1}}=\sigma_{1}-z$ 이고 설계상수는 $L=11, \beta_{1}=10$ 이다. 시스템의 초기값은 $\mathrm{x}_{0}=[-0.1,0]^{T}$이고 HOSD의 초기값은 모두 0이다.

모의실험 결과는 그림 1-그림 3에 제시되어 있다. 그림 1에서는 출력 $y=x_{1}$가 목표출력 r을 잘 추종함을 보인다. 그림 2에서는 출력오차 z가 설정된 상위 경계 $0.5 k_{1}$ 과 하위경계 $-k_{1}$ 안에서 움직이고 $(z(0)<0)$, 점근적으로 $(0.025,-0.05)$ 범위 안으로 수렴함을 알 수 있다. 그림 3에서는 $x_{2}$ 과 제어입력 $u$ 도 유계임이 잘 나타나 있다.

그림. 1. 시스템 출력 $x_{1}$과 목표값 r

Fig. 1. The ouput $x_{1}$ and the traget trajectory r

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.8.1151/fig1.png

그림. 2. 출력추종오차 $x_{1}-r$ 과 성능 경계 $-k_{1}, 0.5 k_{1}$

Fig. 2. The output tracking error $x_{1}-r$ and the corresponding performance bounds $-k_{1}, 0.5 k_{1}$

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.8.1151/fig2.png

그림. 3. $x_{2}$와 $u$ 제어입력

Fig. 3. The trajectories of $x_{2}$ and the control input $u$

../../Resources/kiee/KIEE.2022.71.8.1151/fig3.png

5. Conclusion

본 논문에서는 입력이득의 부호가 미지인 (1)로 기술되는 불확실한 시변 비선형시스템에 대해서 규정된 성능을 가지는 출력궤환 제어기를 설계하였다. 제안된 제어기는 시스탬의 출력의 시간 미분들을 추정하기 위해서 HOSD를 채용하였으며 출력오차와 그 시간미분들이 기설정된 범위 안에서 벗어나지 않는다는 것을 수학적으로 증명하였다. 저자가 아는 한 본 논문에서 고려하는 일반적인 시변 비선형시스템에 대해서 이러한 문제를 다룬 연구 결과는 현재까지 극히 미미하다.

Acknowledgements

본 연구는 2020년도 목포대학교의 연구년교수 지원에 의하여 수행되었습니다.

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저자소개

박장현(Jang-Hyun Park)
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He received the B.S., M.S., and Ph.D. degrees in electrical engineering from Korea University, Seoul, South Korea, in 1995, 1997, and 2002, respectively.

He is currently a Professor with the Department of Electrical and Control System Engineering, Mokpo National University, Mokpo, South Korea.

His research interests include nonlinear control theories and their implementations to real plants.