입자 군집 최적화를 사용한 능동 진동 제어기 조정
피드백 제어기 미세 조정을 통한 스필오버 최소화 달성
“MATLAB과 Simulink는 매우 중요했습니다. 모델을 빠르게 생성하고 진동을 제어하기 위한 아이디어를 테스트한 다음 코드를 생성할 수 있게 해주었기 때문이죠.”
주요 성과
- MATLAB 및 Simulink의 입자 군집 최적화를 사용하여 네 개의 센서와 네 개의 액추에이터가 있는 네 개의 PPF 제어기로 구성된 MIMO 설정의 조정 시간을 4개월로 단축
- 타사 하드웨어 및 코드 생성을 통합하기 위한 MATLAB 기능을 통해 프로토타이핑 및 성능 테스트 가속화
- PSO를 사용하는 경우 이전에 동일한 설정에서 사용된 기법의 감쇠와 비교하여 약 50% 더 효과적인 감쇠 달성
처음 네 가지 진동 모드 (위) 및 PPF 제어기 조정에 사용되는 절차 (아래).
아부다비에 소재한 TII(Technology Innovation Institute)는 다양한 기술 분야에 대한 연구를 수행하고 있습니다. TII의 SM(스마트 재료) 팀은 항공우주, 자동차 또는 민감한 산업 공정에서 진동과 소음을 줄이는 방법에 초점을 맞춘 AVC(능동 진동 제어)를 연구합니다.
AVC는 센서가 여자를 측정하고 감지된 진동에 대해 대응하는 힘을 압전 패치가 생성하는 PPF(양의 위치 피드백) 제어를 통해 달성되는 경우가 많습니다. PPF는 스필오버가 거의 없는 강력한 감쇠 기능을 제공하지만, 더 많은 센서와 액추에이터로 PPF 제어기를 조정하는 것은 점점 더 복잡해지고 있습니다.
이 과제를 해결하기 위해 SM 그룹은 PSO(입자 군집 최적화)를 사용했습니다. 고차원 최적화를 위한 효과적인 기법인 이 접근법은 선형 및 비선형 제어 법칙에 모두 적용할 수 있습니다. SM은 프레임에 줄로 매달린 복합재 평판을 사용했습니다. 여기에 네 개의 센서와 네 개의 비동위치화된 액추에이터가 부착되어 MIMO(다중 입출력) 구성으로 된 네 개의 PPF 제어기로 제어됩니다.
힘 변환기를 사용한 여자로 평판의 진동 모드를 설정하고 MATLAB®을 사용하여 수치 모델로 변환했습니다. 그런 다음 Global Optimization Toolbox의 PSO 알고리즘을 적용하여 Simulink®에서 수많은 시뮬레이션을 실행하고 매번 다른 제어기를 테스트하여 수렴할 때까지 솔루션을 최적화해 제어기의 44개 파라미터를 조정했습니다. 그런 다음 Simulink Coder™를 사용하여 PPF 코드를 생성하고 dSPACE® DS1103 PPC 제어기 보드에 다운로드했습니다. 이 모든 과정을 단 4개월 만에 완료해야 했습니다.
SM 팀은 이 방법을 사용하여 평균 69%의 감쇠(블록 역행렬 기법 사용 시 46% 감쇠)를 달성했으며, 처음 8개의 진동 모드에서 스필오버는 미미했습니다.
감사의 글
TII는 중동의 MathWorks 리셀러인 CES의 지원을 받았습니다.
