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논문KCI 등재

선박자동조타를 위한 RCGA기반 T-S 퍼지 PID 제어

T- S fuzzy PID control based on RCGAs for the automatic steering system of a ship

황순규|안종갑|이유수
한국수산해양기술학회 (The Korean Society of Fisheries and Ocean Technology)|2023.02|수산해양기술연구 (Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology)|제59권 제1호|pp. 44-54

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유전알고리즘Genetic algorithm벌점함수Penalty function자동조타시스템Automatic steering systemNomoto 비선형확장모델Tagaki-Sugeno퍼지모델Tagaki-Sugeno 퍼지 PID 제어기Nomoto’s nonlinear expansion modelTagaki-Sugeno fuzzy modelTagaki-Sugeno fuzzy PID controller
주제분류수산학

초록

본 연구에서는 Nomoto 2차 비선형 확장모델을 선수 각속도를 기준으로 T-S 퍼지모델로 구현하였으며, 이 때 적용된 퍼지멤버십함수를 사용하여 T-S 퍼지 PID 제어시스템을 설계하였다. 주어진 비선형 확장모델의 각 동작점 별로 선형 모델과 퍼지 멤버십 함수들은 RCGAs를 사용해 동시에 탐색되었다. 이렇게 구현된 T-S 퍼지모델은 Zig-Zag 실험을 통해 주어진 비선형 확장모델을 근사하게 묘사할 수 있는 것을 확인하였다. 주어진 시스템의 T-S 퍼지모델에 동작점 별 sub-PID 제어기는 동일한 기준입력에 대해 RCGAs를 사용하여 최적으로 동조하였다. 최적 동조를 위한 평가함수는, 침로편차를 일종의 저항증가라는 측면에서 침로편차에 의한 항로의 연장, 조타에 의한 저항성분을 고려하였으며, 변침시 오버슈트 없이 설정침로를 추종하도록 벌점함수를 추가하여 선박자동조타기의 성능이 평가될 수 있도록 구성하였다. 각 동작점 별 sub-PID 제어기는 변침시 오버슈트 없이 평가함수가 최소가 되도록 설정침로를 추종해 가는 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 동조된 sub-PID 제어기의 출력은 T-S 퍼지 모델의 멤버십함수를 이용하여 가중평균법으로 결합하였다. 제안된 T-S 퍼지 PID 제어시스템을 Nomoto 2차 비선형 확장 모델에 적용하여 설정 침로 변경에 대한 과도응답 특성을 살펴본 결과 설정 침로 추종을 만족스럽게 수행하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 RCGAs 기반의 T-S 퍼지 PID 제어기의 성능을 살펴보기 위해 Nomoto 2차 비선형 확장 모델을 사용하였다. Nomoto 2차 비선형 확장 모델은 선박의 동특성을 표현하기에는 많은 부분이 부족한 것이 사실이다. 따라서, 이후에는 선박의 6자유도 비선형 모델로부터 동작점 별 선형 상태방정식 모델과 퍼지멤버십함수로 이루어진 퍼지모델을 직접 구하고, 이를 이용해 퍼지상태관측기 및 퍼지최적제어기를 설계하는 연구를 수행하고자 한다. 특히, 모델링오차, 불확실성, 측정 센서 잡음, 환경적 외란 등에도 강인할 수 있도록 고려하고, LOS (Line Of Sight) 가이던스 시스템을 추가하여 계획된 항로로 선박이 운항되도록 유도하는 알고리즘을 추가하고자 한다.

Abstract

In this study, the second-order Nomoto’s nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto’s nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.

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