In this thesis we focus on feedback linearization control. Traditionally, feedback linearization has been limited in dealing with nonlinear systems which have uncertainties in their system models. Our main topic is to improve the robustness of feedback linearization to overcome uncertainty problems. We provide the estimation of error bound caused by any uncertainty in the model and also suggest an analytic relation between system's stability and the magnitude of uncertainty. An integrator is added to a controller and its effect is shown analytically. Based on those results, we show various ways to apply feedback linearization to wider range of systems. Then, we switch our concern to input-output feedback linearization and propose a robust feedback linearization control law. Finally, the proposed control law is applied to electromagnetic suspension system.
일반적으로, 대부분의 공학 시스템은 비선형으로 모델링된다. 이러한 비선형 시스템에 대하여 제안된 궤환 선형화 기법은 비선형 모델을 선형 모델화하고 그 바탕 위에 제어기를 설계 함으로써 이미 많은 결과를 얻고 있는 선형 시스템 제어 이론들을 활용할 수 있는 큰 장점이 있으며 실제로도 헬리콥터의 제어, 자기부상열차의 제어등에 많이 쓰이고 있다.
본 논문에서는 기존의 궤환 선형화 기법을 불확실성을 가지는 시스템에 적용할 때에 발생하는 정상상태 오차 및 안정성에 대한 정량적인 해석을 하였다. 또, 해석에서 얻어지는 결과들을 바탕으로 다양한 궤환 선형화 기법의 강인성 향상 방법을 제시 하였고 그 다음, 출력이 존재하는 시스템으로 관점을 옮겨 좀더 실질적인 문제에서 응용할 수 있는 제어기를 제시하였다. 마지막으로 자기부상열차의 예제를 통해 제어기의 성능을 확인하였다.
