논문 상세보기
pp.379-385
컨테이너 크레인의 수학적 모델 정확도는 모델 내부 파라미터 값의 정확도에 의해 결정되나, 기술적 혹은 환경적인 문제로 내부 파라미터의 정확한 값을 알지 못하는 경우가 발생하기도 한다. 이 경우에는 시스템의 입 출력 데이터에 근거하여 모델의 파라미터를 추정해야 하는데, 본 논문에서는 입 출력 데이터와 RCGA가 결합된 모델조정기법을 이용하여 모형 컨테이너 크레인 선형모델의 파라미터를 추정하는 방법을 보인다. 또한, 이렇게 추정한 모델에 또 다른 RCGA를 적용하여 제어에 필요한 이득행렬을 탐색한다. 제안하는 파라미터 추정법과 제어기법은 컨테이너 크레인의 모형실험장치에 적용하고, 실험을 실시하여 그 유효성을 검증한다.
In this paper, we presents a scheme for the parameter estimation and optimal control scheme for apparatus of container crane system. For parameter estimation, first, we construct the open loop of the container crane system and estimate its parameters based on input-output data, a real-coded genetic algorithm(RCGA) and the model adjustment technique. The RCGA plays an important role in parameter estimation as an adaptive mechanism. For controller design, state feedback gain matrix is searched by another RCGA and the estimated model. The performance of the proposed methods are demonstrated through a set of simulation and experiments of the experimental apparatus.
