This thesis presents an experimental gain optimization scheme of time-delay control (TDC) systems using the Taguchi method with application to robot manipulators. TDC is well known as a simple, robust and decentralized approach for nonlinear systems. The choice of gains in TDC not only determines the stability of the system, but also affects the effect of disturbances and noises. Hence to find optimal gains becomes very meaningful. Since in the discrete domain, TDC and PID are equivalent, this research can be easily extended to the application of PID control systems. Taguchi’s robust parameter design is used and developed as a learning scheme to achieve gain optimization on-line. The integral-squared-error (ISE) is selected as the performance index to minimize both of the error magnitude and duration, while the signal-to-noise (S/N) ratio and analysis-of-variance (ANOVA) are used to analyze the results. Based on the ANOVA and general linear least squares method, an experimental algorithm for detecting the upper limit of the searching range is developed. The detecting algorithm is verified to be safe and effective by experiments. The proposed tuning method is implemented on the obtained searching range. It is shown by both simulations and experiments that the proposed scheme is efficient and satisfied. With experiments on a 2 DOF robot manipulator, the near-optimal values of the controller gains are obtained in about 5 iterations, which correspond to about 90 experiments. The tuning result is also confirmed by the performance index topology on the whole searching range.
이 논문에서는 로봇매니퓰레이터에 시간지연을 이용한 제어를 적용함에 있어 실험적으로 최적게인 선정한다. 시간지연을 이용한 제어는 간단하면서도 강인한 제어기로 널리 알려져 있다.시간지연을 이용한 제어를 적용함에 있어 제어게인의 선택은 전체 시스템의 안정성 뿐 아리나 외란이나 잡음의 효과에 영향을 끼친다. 그리므로 최적의 게인을 찾는 것은 굉장히 중요하다. 이산영역에서는 시간지연을 이용한 제어와 비례-미분-적분(PID)제어와 같기때문에, 이 연구는 비례-미분-적분 제어를 많이 사용하는 산업현장에도 쉽게 응용될 수 있다. 이 연구에서는 실시간으로 시간지연을 이용한 제어의 최적의 게인을 얻기위해 Taguchi의 강성 매개변수 설계를 사용한다. 본 논문에서의 Taguchi의 강성 매개변수 설계에서는 수렴시간과 에러 크기를 동시에 최적화 하기 위해 적분-제곱-오차(ISE)를 사용하고, 최적 게인의 선정 결과를 분석하기 위해 신호대 잡음비(S/N ratio)와 분산 해석(ANOVA)를 이용한다. 최적의 게인을 찾기 위해서는 제어 게인의 상한치가 필요하기 때문에, 분산해석과 일반적인 최소자승법에 기초해서 제어 게인의 상한치를 실험적으로 찾는다. 실험적으로 찾은 상한치는 실험적으로 유효하다고 증명되었다. 제안된 방법은 수치계산과 실험을 통해 유효함이 증명되었다. 특히 2자유도 로봇 매니퓰레이터의 실험을 통해, 5번의 반복(90번의 실험에 해당)만에 최적의 게인으로 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 또 그 결과를 성능 지수 위상을 통해 그 유효성을 확인했다.
