Lateral acceleration at passenger location is one of the most dominant factors for the comfort level of passengers. In applying a new way of transportation system like automated guideway transit vehicle system, to reduce such acceleration is essential for acceptability. To decrease acceleration level, optimal steering control is applied to an automated guideway transit vehicle with random guideway irregularities, and the effects are illustrated in view of rms acceleration and power spectral density.
The coupled vertical-lateral model of Airtrans vehicle now operated at Dallas/Fort Worth Regional Airport area is reduced to have only lateral motion, and a stochastic optimal regulator problem is formulated with this reduced model. Frequency domain analysis is done for passive system, and for both passive and optimally-controlled systems the actual operating situations are simulated to yield time responses.
Normally-distributed random numbers generated as to fit given statistics are used to simulate random processes. Optimal feedback gain is computed by Kalman-Engler method in a deterministic sense as to minimize given performance index. Measurement of all states is costly, or impossible, and often sensing noise in involved. Thus estimation is performed through Kalman filter, and control inputs are obtained as a feedback of this estimated states.
Several results are demonstrated and compared together for two cases of weighting matrices with given guideway roughness coefficient. Desirable levels of rms output acceleration at passenger location and its power spectral density are achieved for optimally-controlled system.
승객의 안락감에 가장 지배적인 영향을 미치는 요인중의 하나가 승객의 위치에서 느끼는 수평방향의 가속도이다. 그러한 가속도를 줄이는 것이 자동화된 궤도 수송 차량과 같은 새로운 교통 체계를 도입하는 데 중요하다. 여기서는 불규칙한 궤도상의 자동화된 궤도 수송 차량에 최적 조향 제어를 하여 승객의 위치에서 느끼는 수평방향의 가속도를 줄이는데 주안점을 두어 그 효과를 수평방향의 평균 가속도값과 그 Power Spectrum의 관점에서 예시하였다.
현재 운행되고 있는 여러 자동화된 궤도 수송 차량중에서 Dallas/Fort Worth 지역 비행장에서 운행되는 Airtrans 차량을 모델로 잡아 이미 나와있는 이 차량의 전체 운동방정식으로 부터 조향 제어에 관계되는 수평 방향의 운동방정식만을 고려한다. 이 줄여진 운동방정식을 바탕으로 Random한 과정이 들어 있는 경우의 최적 제어 문제를 만든다. 원래의 System을 주파수 영역에서 분석하여 승객의 위치에서의 수평가속도의 Power Spectrum을 얻고, 실제의 운행 상황을 컴퓨터 프로그램상으로 재현하여 시간의 진행에 따른 상태변수들과 승객의 위치에서의 가속도 등을 원래의 System과 최적 제어를 한 System에 대해 구한다.
실제의 운행 상황을 시간에 따라 각 상태변수들이 갖는 값들을 Simulation하는 데 있어서 Random한 과정들이 문제가 된다. 이 Random한 과정들은 궤도의 불규칙성, 상태변수를 측정하는 측정기기 에서의 Noise, 또는 모델의 유도에 개재되는 불확실성 등을 나타내는데, Gauss 분포를 갖는 Random한 숫자를 만들어 이러한 과정들을 Simulation한다. 최적 제어에 사용될 Feedback gain을 구하는 데는 Kalman-Enger 방법을 사용한다. 제어에 이용할 모든 상태변수를 측정하는 데는 Sensor의 설치에 어려움이 있거나 비용이 많이 들거나 혹은 측정 기기의 정확도를 해치는 Noise가 들어오는 등의 문제점들이 있다.
따라서 일부의 상태변수만이 측정 가능하다고 보고 Kalman filter를 사용하여 모든 상태변수를 평가하여 최적 제어에 적용하도록 한다.
이러한 상태변수의 평가를 바탕으로 주어진 Performance index를 최초로 하는 Optimal feedback gain을 사용하여 조향 제어를 했을 경우, 그 수평 방향의 평균 가속도와 Power Spectrum이 제어하지 않은 경우와 비교하여 얼마나 향상되었나를 그림으로 표시하고 분석했다. 두 가지 경우의 Performance index를 주고 변위와 속도에 대한 가중행렬 (Weighting matrix)을 변화시켰을 때 가속도에 미치는 영향을 고찰하였다. 제어된 System에서 나타난 수평방향의 평균 가속도가 제어하지 않은 System에 비해 약 70% 정도의 감소를 보여주고 있고 UTACV 규격에 비추어 본 Power Spectrum의 비교에서도 좋은 결과를 보여주고 있다.
