퍼지로직 게인스케줄러 최적화 기법을 이용한 자동착륙 유도제어 시스템 설계 = Design of autolanding guidance control system using optimization of fuzzy logic gain scheduler
저자
발행사항
울산 : 울산대학교 대학원, 2004
학위논문사항
학위논문(석사)-- 울산대학교 대학원: 수송시스템공학과 2005. 2
발행연도
2004
작성언어
한국어
주제어
KDC
558.325213 판사항(4)
발행국(도시)
울산
형태사항
viii, 67p. : 삽도 ; 26cm.
일반주기명
참고문헌: p. 64-66
소장기관
오늘날, 현재 배치운용중인 군단급 정찰용 무인항공기체계와 같은 전술급 무인항공기는 전세계적으로 30여개국 이상에서 개발 중이며, 대부분의 체계에서는 외부조종사가 육안으로 비행체 자세나 고도 등을 보면서 조종하여 이착륙을 수행한다. 따라서 활주로 주위의 기상조건 악화로 외부조종사의 가시선이 제한될 경우는 이착륙이 곤란하여 임무를 수행할 수 없으며, 유인항공기와 마찬가지로 무인항공기 역시 이착륙을 대비한 외부조종사의 교육훈련에 많은 비용과 시간을 투입하여야 한다. 한편 무인항공기 사고의 대부분은 이착륙시 인적요인에 의한 것으로, 조종사 양성을 병행할 수 밖에 없었던 군단급 무인기 개발의 경우에서는 경미한 사고를 포함한 전체 사고의 70%가 조종사 실수 등 인적요인에 기인한 것으로 평가되었다. 이러한 필요성에 따라 자동착륙 관련 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서, ILS/MMLS/IBLS 또는 UCARS 등 외부에서 생성하거나 비행컴퓨터에서 생성하는 착륙궤적을 따라 자동착륙을 수행한다고 가정하였다. 그리고 본 논문에서 설계하는 자동착륙 유도제어 알고리즘은 종운동의 경우 활공 경로각(Glide Slope Path) 제어와 플레어(Flare) 제어, 횡운동의 경우 로컬라이져 유도(Localizer Guidance) 제어로 구성된다. 본 연구에서는 대상 항공기의 6 자유도 비선형 모델로부터 얻은 선형 모델을 이용하여 우선 고전제어 기법을 적용하여 비행성 요구도(Handling Quality)를 만족하도록 종/횡 방향에 대해서 자동착륙 유도제어 알고리즘을 설계한다. 고전제어기법이 외란이나 모델 불확실성에 대한 강인성이 보장되지 않기 때문에 이를 퍼지 로직을 사용하여 게인을 스케줄링하는 방법을 강구하였다. 그리고 퍼지 로직은 설계자의 경험에 따라 멤버함수(Membership Function)와 퍼지룰(Fuzzy Rule)을 설계하기 때문에 적절한 설계가 초기에 이루어지기 어렵다. 따라서 이를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 기법을 적용하여 최적화하였다.
마지막으로 최적화된 퍼지로직 게인 스케듈 고전제어기법으로 설계된 자동착륙 유도제어 알고리즘의 안정성과 성능평가를 위해, 착륙과정 중 윈쉬어 난류(Wind Shear Turbulence)을 만났을 경우와 엘리베이터 작동기 고장이 발생한 경우에 대해, 6 자유도 비선형 대상 항공기 모델을 이용하여 시뮬레이션 평가를 수행하였다. 시뮬레이션 평가 결과, 고전제어기법으로 설계된 제어기는 윈쉬어나 작동기 고장에 대해 매우 취약하여 착륙기동을 완성하지 못하였다. 하지만 퍼지로직에 의한 게인 스케듈링 기법이 보강된 경우는 착륙기동을 완수하지만 이를 최적화한 경우 보다 우수한 착륙성능을 보임을 확인할 수 있다.
Today, tactical unmanned aerial vehicle(UAV) is under development in more than 30 countries in the world, and most of the UAV is manually controlled by an outdoor pilot for landing. When distance of pilot’s sight is limited due to bad weather around runway, the take-off and landing maneuver is so dangerous that it needs lot of expense to train pilots. According to accident record of military UAV, more than 70% among the accidents result from pilot’s mistake. Recently, auto-landing technology is actively developing in many countries because of these reasons. In this thesis, it is assumed that the landing trajectory is set by either ILS/MMLS/IBLS/UCARS or a trajectory generator in flight computer. The guidance and control algorithm to be designed for auto-landing maneuver in this thesis consists of two parts: glide slope path control and flare control for longitudinal motion and localizer guidance for lateral motion. Design process in this thesis follows this way. First of all, the linear model of the associated airplane is obtained from perturbation around a trim for approach and landing, and classical control technique is applied to design an auto-landing guidance and control algorithm which satisfies the handling quality specification given. Because this technique is not easy to incorporate robustness to model uncertainties and external disturbance into design process, a gain scheduling based on fuzzy logic is introduced into the algorithm in classical design technique. In general, membership function and fuzzy rule in fuzzy logic is designed according to designer’s experience about the dynamical system to be controlled. In the first try of fuzzy logic design, it is difficult for the design result to be best. So genetic algorithm-based optimization is applied to the design result obtained from fuzzy logic-based gain scheduled classical design. Finally, the stability and performance of this algorithm for auto-landing maneuver is evaluated in 6 DOF nonlinear simulation model of the associated airplane under wind shear turbulence near run way and elevator actuator failure during landing maneuver, respectively. From the simulation results, it is observed that although the auto-landing maneuver in the guidance and control algorithm designed in classical technique is not accomplished successfully, the same maneuver in the fuzzy logic gain scheduled algorithm is accomplished with inappropriate performance. However, using the algorithm designed in genetic algorithm optimized-fuzzy logic gain scheduling, the auto-landing maneuver under either wind shear turbulence or actuator failure is successfully accomplished with satisfactory performance.
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