A Study on the Integrated Control of Ship Motion Based on Joystick Control

본 논문은 여러개의 추력장치를 가진 선박을 대상으로 외부에서조이스틱으로 선박운동의 명령을 내릴 때 그 명령에 해당하는 선박운동을 가지도록 통합제어하는 것에 관한 것이다. 주요 구성요소로는 조이스틱 명령입력모듈, 명령인식모듈, 기준입력 생성모듈, 요구추력 생성모듈, 제어추력 생성모듈, 추력할당 모듈 등이 있다. 본 논문에서는 주요구성 모듈들을 새로운 방법으로 연구하였으며 특정한 선박을 모델로 하여 각 모듈의 타당성과 선박 전체의 통합제어 가능성을 검증하기 위하여 다양한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 조이스틱 명령에 대응하는 다양한 선박운동을 재현할 수 있음을 확인하였으며 통합제어의 가능성을 확인하였다.제1장 서론 1 1.1 연구배경 1 1.2 연구내용 2 제2장 선박의 조종운동 방정식 6 2.1 선박운동 좌표계와 운동변수의 정의 6 2.2 선박의 일반적인 6자유도 운동방정식 7 2.3 선박 통합제어시스템용 3자유도 운동방정식 16 제3장 오퍼레이터 조작명령 인식과 명령변수 기준값 생성 20 3.1 오퍼레이터 조작명령의 정의 20 3.2 명령인식 알고리즘과 명령입력 기준값 생성 알고리즘 23 제4장 요구추력과 요구추력모멘트의 계산 41 4.1 요구추력과 요구추력모멘트를 계산하기 위한 3자유도 비선형 ... 41 4.2 요구 선가속도와 요구 각가속도의 계산 43 제 5 장 추력할당알고리즘 46 5.1 이동명령 모드1∼모드6에 대한 추력 할당알고리즘 47 5.2 선수중심 선회명령 모드7에 대한 추력 할당알고리즘 49 5.3 무게중심 선회명령 모드8에 대한 추력 할당알고리즘 51 5.4 선미중심 선회명령 모드9에 대한 추력 할당알고리즘 53 5.5 명령모드에 따른 Rudder의 타각명령 생성 알고리즘 54 제 6 장 시뮬레이션 및 고찰 58 6.1 시뮬레이션용 선박제원 및 유체력 미계수 58 6.2 선박 통합제어시스템의 시뮬레이터 구성 62 6.3 선박 통합제어시스템을 이용한 선박의 조종성능 확인 69 제7장 결론 92 참고문헌 9

Closed-loop separation control system design using model-based observer

본 연구는 유동 박리 상에서의 synthetic jet의 효과를 파악하고 synthetic jet을 이용한 유동 박리 폐루프 제어 시스템을 설계한다. 유동 박리 폐루프 제어 시스템의 설계는 본 연구에서 제안하는 유동 모델을 이용한다. synthetic jet의 물리적 현상을 기반으로 하는 유동 모델이 유도되며, 풍동 실험 데이터를 바탕으로 유동 모델의 변수들을 추정한다. 본 연구에서는 박리의 효과적인 추정을 위한 모델 기반 관측기를 사용한다. 모델 기반 관측기를 이용한 결과로부터, 효과적인 유동 제어 시스템 설계의 가능성을 파악한다.The objective of this research is to assess the effect of synthetic jets on flow separation and provide a feedback control strategy for flow separation using synthetic jets. A feedback control loop is crucial for the efficient operation of synthetic jets. Constructing the flow model with synthetic jet actuators is important to accomplish such feedback control. The mathematical model whose structures are based on physical knowledge of synthetic jets is derived to estimate the model coefficients from experimental data. In order to estimate the separation, this research employs an observer. The results performed with an observer, it showed the possibility of reliable flow control system design using model-based observer.This work was supported by Defense Acquisition Program Administration and Agency for Defense Development(UC100031JD).OAIID:oai:osos.snu.ac.kr:snu2011-01/104/0000004648/28SEQ:28PERF_CD:SNU2011-01EVAL_ITEM_CD:104USER_ID:0000004648ADJUST_YN:NEMP_ID:A001138DEPT_CD:446CITE_RATE:0FILENAME:모l델_기반_관측기를_이용한_폐루프_박리_제어_시스템_설계.pdfDEPT_NM:기계항공공학부EMAIL:[email protected]:

폐루프 박리 유동 제어를 위한 효과적인 비모델 및 모델 기반의 제어기법

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 기계항공공학부, 2013. 8. 김현진.본 박사학위 논문에서는 박리 유동 제어에 대한 비모델 기반의 적응 역변환 제어기와 proper orthogonal decomposition을 이용한 유동 모델링 및 변형된 이차 확률 추정 기법과 통합된 모델 기반의 유동 제어기를 제안하였다. 또한 본 논문에서는 제안된 박리 유동의 제어 기법을 검증하기 위하여 풍동 실험을 수행하였으며, 실시간 측정을 위하여 MEMS 압력 센서 및 Synthetic jet 구동기를 사용하였다. 비모델 기반의 제안된 기법의 경우, 본래의 비선형 특성을 갖는 박리 유동에 대한 적응 필터링 기법을 이용한 정밀한 실시한 변환 유동 모델을 구성하고 반복 신경회로망 기법을 이용한 적응 앞먹임 제어 기법을 이용하고 모델 자유 기법의 일종인 극값 추종 기법과 통합하는 것을 제안하였다. 제안된 비모델 기반의 기법을 이용하여 박리 유동의 상태를 정밀하게 제어가는 것을 실험적으로 검증하였다. 모델 기반의 제안된 기법의 경우, 널리 알려진 축소 유동 모델은 복잡하고 계산적인 측면에서 비효율적이다. 제안된 proper orthogonal decomposition을 이용한 유동 모델링을 효율적으로 수행하였고 이를 수치적, 실험적으로 검증하였다. 제안된 유동 모델링을 바탕으로 PIV와 같은 고가의 장비 없이도 실시간 유동의 상태를 추정할 수 있는 장점을 가진다. 또한, 제안된 유동 모델링을 바탕으로 효과적인 유동 제어기를 설계하고 실험적으로 검증을 하였다. 제안된 비모델 기반의 유동 제어 기법을 통해 박리 유동의 효과적인 제어를 수행하였으며, 그에 따라 향상된 유동 상태를 얻을 수 있다. 또한, 이는 에너지 효율의 측면에서 매우 효과적인 연구로 향후 박리 유동 제어 연구 분야에서의 다양하게 적용 및 응용이 가능할 것으로 기대된다.This dissertation involves an active flow control system for the separated flow over an airfoil (NACA 64A210) and wing of the unmanned combat aerial vehicle (UCAV) model in a subsonic wind tunnel. An active flow control system is mainly composed of the piezoelectrically driven synthetic jet actuator, pressure sensors and closed-loop controllers including model-free and model-based controller. The objective of this dissertation is to develop two effective closed-loop control strategies for the flow separation problem. Before performing the closed-loop experiments, the effectiveness of the jet actuation is first investigated by open-loop tests in various operating conditions to investigate the suitable control variable. The pressure gradient, which is calculated from the difference of mean pressure coefficients between two sensor positions, is a criterion of flow reattachment and pressure recovery. Therefore, the pressure gradient is selected as control parameter to be controlled for separated flow. As the first approach, the model-free adaptive controller is developed for controlling the separated flow. The degree of the separated flow which can be expressed as the pressure gradient must effectively and efficiently be controlled by using the adaptive inverse control and extremum seeking control schemes. In the model-free adaptive approach, the adaptive inverse controller and extremum seeking controller are used to obtain the actuation frequency and magnitude of the piezoelectric driven actuators, respectively. Simulation and experimental results based on the model-free adaptive control system demonstrate the satisfactory tracking performance for the pressure recovery. The turbulent kinetic energy (TKE) can be regarded as the kinetic energy of the dynamic portion of the turbulent fluid flow and estimated by the proper orthogonal decomposition and the modified stochastic estimation method. Using TKE as an alternative control parameter, the feasibility in terms of the tracking performance of TKE is investigated using the proposed model-free adaptive controller in combination with a modified stochastic estimation method that estimates the TKE. Second, for the model-based strategy, this dissertation presents a new reduced order model that consists of ideas from subspace identification, modified stochastic estimation and Proper Orthogonal Decmposition (POD) methods. The subspace identification model is developed based on the computational fluid dynamics results of the separated flow. The POD and modified quadratic stochastic estimation methods which describe the fluctuating characteristics of the flow are used in combination with the linear model obtained from the subspace identification method. The proposed reduced order model is validated by simulation and experimental results. Based on the proposed reduced order model, the model-based controller is successfully evaluated delaying the flow separation in the experimental setup involving the NACA 64A210 airfoil, synthetic jet actuators and pressure sensors.Acknowledgements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vi Abstract . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii Table of Contents . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix List of Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi List of Figures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xii Chapter 1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Literature Review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.1 Model-Free Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.2 Model-Based Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 Objectives and Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4 Thesis Orgarnization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2 Experimental Setup and Baseline Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.1 Experimental Setup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2 Open-Loop Experimental Results and Analysis . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.1 Baseline Analysis for Closed-Loop Control . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.2 Open-Loop Experimental Results of an NACA 64A210 Airfoil . . . 20 2.2.3 Open-Loop Experimental Results of an UCAV Model . . . . . . . . 40 3 Model-Free Adaptive Control for Separated Flow . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.1 Closed-Loop Feedback Control Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.1.1 Closed-Loop Feedback Control System Using a PID Control Scheme 53 3.1.2 Closed-Loop Feedback Control System Using an Adaptive Control Strategy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.1.3 Adaptive Plant Identification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.1.4 Adaptive Feedforward Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.1.5 Adaptive Inverse Control Combined With an Extremum-Seeking Control . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.2 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.2.1 Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.2.2 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4 Model-Free Adaptive Control with Proper Orthogonal Decomposition and Modified Stochastic Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.1 Flow Field Estimation Technique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.1.1 Classical Proper Orthogonal Decomposition . . . . . . . . . . . . . 78 4.1.2 Modified Stochastic Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.1.3 The Model-Free Adaptive Control with POD and MLSE . . . . . . 82 4.1.4 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5 Model-Based Control Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 5.1 Reduced-Order Modeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 5.1.1 Projection Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 5.1.2 Reduced-Order Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 5.1.3 Quadratic Stochastic Estimation Modification of Flow Fields . . . . 105 5.2 Design of the Model-Based Controller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 5.3 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 6 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6.1 Summary of the Result . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 6.2 Recommendations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119Docto