T-S 퍼지 모델 기반 메모리 샘플치 제어를 통한 자율 무인 잠수정의 심도 제어

Q: 이 논문에서 정의한 메모리 샘플치 제어기란 무엇인가?

메모리 샘플치 제어기는 샘플링 순간의 데이터만 사용하는 디지털 제어기의 일종으로, 샘플링 순간의 상태와 지연된 상태에 대한 시변 제어 이득을 설정하여 구성된다. 이는 전송되는 정보의 양을 줄여 시스템 부하를 감소시키며, 지수적 시변 이득을 활용하여 제어 시스템의 수렴 시간을 단축시키는 데 기여한다.

Q: T-S 퍼지 모델 기반 AUV 심도 제어에 지수적 시변 이득을 적용하면 어떤 이점이 있는가?

연구 결과, T-S 퍼지 모델 기반 AUV 심도 제어에 지수적 시변 이득을 적용하면 제어기의 모든 항에 시변 이득을 적용하여 새로운 형태의 메모리 샘플치 제어기를 구성할 수 있다. 이는 시간 지연 항을 고려하여 안정화 조건을 완화하고, 시스템의 지수적 안정도를 보장하며 수렴 시간을 감소시키는 효과를 가져온다.

안지호; 김한솔

doi:10.5302/J.ICROS.2022.22.0038

학술저널

저자정보: 안지호 (한국해양대학교) 김한솔 (한국해양대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제6호

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In this paper, we propose the design method for memory sampled-data controller for the depth control of an autonomous underwater vehicle (AUV) using exponential time-varying gains. To this end, the depth system of an AUV is represented as a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model. When constructing the controller, the exponential time-varying gains are used to reduce the convergence time. Furthermore, using the Lyapunov-Krasovskii functional (LKF), a sufficient condition guaranteeing exponential stability is derived in terms of linear matrix inequality (LMI). Finally, the validity of the proposed design method is demonstrated by a simulation example.

#Autonomous underwater vehicle (AUV) #Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model #Memory sampled-data control #Exponential time-varying gains #Linear matrix inequality (LMI) #Lyapunov-Krasovskii functional (LKF)

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