딥러닝을 이용한 공압형 인공근육의 모델링 및 정밀제어에 대한 연구 (Modeling and Precise Control of a Pneumatic Artificial Muscle based on Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 대한기계학회
· 수록지 정보 : 대한기계학회논문집 A / 45권 / 1호 / 35 ~ 42페이지
· 저자명 : 이재승, 김경모, 강봉수

초록

본 연구에서는 특성데이타를 가지고 딥러닝 기법을 이용하여 수학적 모델링이 어려운 공압형 인공근육의 동특성을 정확하게 모델링하였다. 제안된 신경망 모델은 학습이 완료된 가중치로 구동력을 빠른 시간에 계산하므로 모델에 기초한 피드포오드 제어기법에 활용이 가능하다. 그리고 신경망 모델을 실시간 제어에 적용하기 위해서 딥러닝이 수행되는 파이썬 프로그램을 서버로 기계시스템의 운동제어를 수행하는 랩뷰 프로그램을 클라이언트로 사용하는 분산된 제어기법을 제시하였다. 실제 공압형 인공근육으로 구동되는 동적시스템에 제안된 제어기법을 적용하여 우수한 궤적추종성능을 보였다.

영어초록

In this study, the dynamic behaviors of pneumatic artificial muscles, which cannot be easily mathematically modeled were accurately predicted using a deep learning technique with characteristic data. As the proposed neural network model calculates the driving force with the weights of the neural network trained off-line, it can be applied to a model-based feedforward control scheme in real-time. In addition, a distributed control architecture, where a Python program for deep learning had the role of a server and a LabVIEW program for motion control had the role of a client, was implemented to a dynamic system driven by a single pneumatic artificial muscle. Experimental results showed that the proposed server/client control architecture with the deep learning model could yield a higher performance in trajectory following.

참고자료

· 없음