인공신경망을 이용한 선박의 전진방향 운동성능 개선

Abstract

선박은 항로를 유지하기 위해서 오토파일럿 시스템은 필수적이다. 기존에 널리 사용되는 오토파일럿 시스템은 PD형 제어기가 적용하고 있지만 PD형 오토파일럿 시스템은 빠른 변침이 불가하고 오버슈트가 발생하여 항로에서 이탈하는 등 많은 단점을 가지고있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PD제어기의 단점을 보완할 수 있는 속도형 퍼지 PID 제어기를 적용하였다. 그러나 속도형 퍼지 PID 제어기의 성능이 아무리 우수하다 하더라도 잡음이 인가된다면 성능이 저하되기 때문에 상태추정에 널리 쓰이는 Kalman Filter를 적용하여 잡음이 포함된 실제 측정치를 대신하여 Kalman Filter의 추정치를 제어기의 입력으로 피드백 시켜 제어성능을 개선시키는 연구가 진행되었다. 어떠한 필터라도 잡음을 완전히 제거시키는 것은 불가능하고 Kalman Filer 역시 비선형 항을 많이 가지고 있는 시스템에서는 한계를 가진다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 Kalman Filter와 MLP를 결합하여 선박운동 성능을 저하시키는 잡음의 영향을 줄여주고자 한다.