KR20000056839A - 인공신경망을 이용한 유압시스템 및 그 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은, 인공신경망을 이용한 유압시스템 및 그 제어방법에 관한 것으로, 본 발명에 따른 유압시스템은, 실린더와 피스톤으로 이루어진 유압실린더기구와, 작동유체를 공급하는 유압펌프와, 상기 유압펌프로부터의 작동유체를 상기 각 챔버에 선택적으로 전달하는 제어밸브를 갖는 유압시스템에 있어서, 사전의 실험에 의해 작성되어 제어입력과 상기 유압실린더기구의 기구출력을 출력변수로 하여 선택가능한 제어밸브 제어값들로 이루어진 룩업테이블을 구비하고, 제어입력과 기구출력을 입력받아 테이블제어값을 출력하는 테이블방식 제어로직부와; 제어입력과 기구출력을 입력받아 이들의 상관관계를 학습하여 상기 제어밸브의 학습제어값을 출력하는 인공신경망 제어로직부와; 상기 테이블제어값과 상기 학습제어값을 합산한 보정제어값을 상기 제어밸브에 제공하는 가산기를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

인공신경망을 이용한 유압시스템 및 그 제어방법{hydraulic system using neural network and control method thereof}

본 발명은, 유압시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 중장비 제어용 유압시스템에 관한 것이다.

유압시스템은 산업계의 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며, 특히 굴착기나 로더 등 거친 작업환경에서 사용되며 큰 힘과 이동성을 갖추어야 하는 중장비에 주로 사용되고 있다. 그러나, 이와 같은 중장비 유압시스템은 작동요소가 갖는 비선형성으로 인해 시스템 제어를 위한 수학적 분석이 쉽지 않으며, 따라서 고도의 정밀제어시스템을 설계하는데는 많은 어려움이 따른다.

도 1은 종래 유압시스템의 개략도이다.

도시된 바와 같이, 유압시스템(100)은 굴삭기 혹은 로더와 같은 중장비에 포함되어 있는 시스템부(S)와 상기 시스템부(S)를 제어하는 제어부(C)를 포함한다. 시스템부(S)는 실린더(109)와 피스톤(111)으로 이루어진 유압실린더기구(120)와, 작동유체를 공급하는 유압펌프(110)와, 유압펌프(110)를 구동하는 구동모터(107)와, 유압펌프(110)로부터의 작동유체를 실린더(109) 내부의 피스톤(111)에 의해 나뉜 헤드챔버(115)와 로드챔버(113)에 선택적으로 전달하는 제어밸브(108)와, 피스톤(111)의 속도 혹은 각 챔버(115,113)의 압력을 감지하는 감지센서(도시않음)를 포함한다.

제어부(C)는, 감지된 압력을 힘으로 변환하는 변환기(116)와, 변환기(116)로부터 출력된 출력값과 사용자의 속도지령 및 유압펌프구동모터(107)의 속도를 입력변수로 하고 제어밸브(108)에 대한 제어값을 출력변수로 하여 만들어진 룩업테이블(look-up table)을 구비한 테이블방식 제어로직부(105) 및 제어로직부(105)의 출력신호를 증폭하여 제어밸브(108)에 전달하는 증폭기(106)를 포함한다. 여기서, 룩업테이블이란 사용자의 제어입력에 대한 상기 유압실린더기구의 기구출력과의 관계를 토대로 하여 선택가능한 밸브제어값들로 이루어진 데이터의 집합이다. 따라서, 제어로직부(105)는 사용자가 피스톤(111)의 속도지령을 입력하면, 입력시점에서의 유압시스템의 상태변수값(예를 들면 구동모터의 속도, 챔버의 압력)에 기초한 밸브제어값을 룩업테이블을 통해 독출해낼 수 있게 된다.

이와 같은 구성에 의해, 종래의 유압시스템은, 도시않은 센서에 의해 감지된 헤드챔버(115)와 로드챔버(113)의 압력신호가 변환기(116)에 입력되면 변환기(116)는 압력을 힘으로 변환하여 테이블방식 제어로직부(105)로 출력한다. 한편, 도시않은 센서에 감지된 피스톤(111)과 유압펌프(110)를 구동하는 구동모터(107)의 속도는 테이블방식 제어로직부(105)로 입력되게 된다. 한편, 사용자는 원하는 속도로 중장비를 조작하기 위해 조작레버를 통해 속도지령을 입력하며, 입력된 속도지령은 테이블방식 제어로직부(105)로 입력되게 된다.

이처럼, 사용자의 제어입력과 유압시스템부의 상태변수값을 입력받은 테이블방식 제어로직부(105)는 룩업테이블로부터 상기 입력신호들에 대해 적절한 밸브제어값을 독출하여 출력한다. 상기 밸브제어값은 증폭기(106)를 통해 적절한 값으로 증폭되어 제어밸브(108)로 인가된다. 제어밸브는 인가된 밸브제어값에 기초하여 열리거나 닫히는 등의 동작을 수행하게 되고 이에 따라 구동모터(107)에 의해 구동되는 유압펌프(110)는 유체를 밀어올려 제어밸브(108)를 통해 실린더(109) 내부의 양측 챔버, 즉 로드챔버(113)와 헤드챔버(115)에 선택적으로 유입되게 한다. 유체가 각 챔버에 선택적으로 유입됨에 따라 피스톤(111)이 왕복동운동을 하게 되는데, 이 때 피스톤(111)의 속도는 유체의 유입량에 따라 달라지게 된다. 피스톤(111)이 왕복동운동함에 따라 그 힘은 굴삭기 혹은 로더의 링키지(linkage)나 버킷(bucket)을 움직이게 한다.

그런데, 유압시스템의 제어입력값에 대한 제어출력값은 비선형성을 지니고 있을 뿐아니라, 제어입력값이 0 에서부터 증가하기 시작하는 초기의 소정시간동안은 제어출력이 발생되지 않는 데드밴드(dead band)구간을 갖고 있다. 따라서, 숙련된 사용자가 아닌 경우에는 데드밴드구간으로 인하여 안정된 조작 혹은 원하는 조작을 수행하기가 쉽지 않다. 더욱이, 유압시스템이 적용되는 중장비 중 휠타입로더(wheel-type loader)는 급격한 가감속시 휠이 스프링역할을 하게 되어 전복될 가능성이 크다.

또한, 룩업테이블을 만드는 작업은 중장비 유압시스템을 개발하는데 있어서 많은 시간과 노력 및 비용이 요구된다. 게다가, 룩업테이블에 의한 제어는 피드백제어방식이 아니므로, 마모 등에 따른 노화로 인해 룩업테이블의 데이터에 오차가 생기게 되고, 따라서 이를 보정하기 위한 주기적인 캘리브래이션(calibration)이 필요하다. 한편, 룩업테이블에서 예측하지 못했던 상황이 발생될 경우에는 적절한 제어가 이루어지지 못하게 된다.

따라서, 본 발명의 목적은 개발비용 및 시간을 단축시킴과 동시에 장비의 마모나 노화 등 작업조건의 변화에 능동적으로 적응할 수 있는 중장비 유압시스템을 제공하는 것이다.

도 1은 종래 유압시스템의 개략도,

도 2는 본 발명에 따른 유압시스템의 개략도,

도 3은 종래의 테이블방식 제어로직부만을 포함한 시스템에 있어서 구동모터의 속도를 달리하여 측정한 출력그래프,

도 4는 본 발명에 따른 유압시스템에 있어서 구동모터의 속도를 달리하여 측정한 출력그래프

도 5a는 부하1에 대한 본 발명에 따른 유압시스템의 제어수행능력 시뮬레이션 출력그래프,

도 5b는 부하2에 대한 본 발명에 따른 유압시스템의 제어수행능력 시뮬레이션 출력그래프,

도 5c는 부하3에 대한 본 발명에 따른 유압시스템의 제어수행능력 시뮬레이션 출력그래프,

도 5d는 부하4에 대한 본 발명에 따른 유압시스템의 제어수행능력 시뮬레이션 출력그래프이다.

〈도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명〉

1 : 유압시스템 S : 시스템부

C : 제어부 9 : 실린더

11 : 피스톤 20 : 유압실린더기구

10 : 유압펌프 7 : 유압펌프구동모터

15 : 헤드챔버 13 : 로드챔버

8 : 제어밸브 C : 제어부

16 : 변환기 5 : 테이블방식 제어로직부

6 : 증폭기 4 : PI제어기

2 : CMAC 3 : 가산기

상기 목적은, 본 발명에 따라, 실린더와 피스톤으로 이루어진 유압실린더기구와, 작동유체를 공급하는 유압펌프와, 상기 유압펌프로부터의 작동유체를 상기 각 챔버에 선택적으로 전달하는 제어밸브를 갖는 유압시스템에 있어서, 사전의 실험에 의해 작성되어 제어입력과 상기 유압실린더기구의 기구출력을 출력변수로 하여 선택가능한 제어밸브 제어값들로 이루어진 룩업테이블을 구비하고, 제어입력과 기구출력을 입력받아 테이블제어값을 출력하는 테이블방식 제어로직부와; 제어입력과 기구출력을 입력받아 이들의 상관관계를 학습하여 상기 제어밸브의 학습제어값을 출력하는 인공신경망 제어로직부와; 상기 테이블제어값과 상기 학습제어값을 합산한 보정제어값을 상기 제어밸브에 제공하는 가산기를 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템에 의해 달성된다.

여기서, 상기 제어입력은 상기 실린더 내의 로드챔버의 압력값, 헤드챔버의 압력값, 상기 피스톤의 속도값 및 상기 유압펌프를 구동하는 유압펌프구동엔진의 속도값 중 적어도 하나를 포함하는 것이 바림직하다.

또한, 상기 기구출력은 상기 제어밸브의 밸브제어입력값인 것이 바람직하다.

그리고, 상기 인공신경망 제어로직부는 실시간학습이 가능한 인공신경망제어로직을 포함하는 것이 효과적이며, CMAC(cerebellar Model Articulation Controller)인 것이 더욱 바람직이다.

한편, 상기 유압시스템은 PI제어부와 PID제어부 중 어느 하나를 더 포함하는 것이 효과적이다.

한편, 상기 목적은, 실린더와 피스톤으로 이루어진 유압실린더기구와, 작동유체를 공급하는 유압펌프와, 상기 유압펌프로부터의 작동유체를 상기 각 챔버에 선택적으로 전달하는 제어밸브를 갖는 유압시스템의 제어방법에 있어서, 사전의 실험에 의해 작성되어 제어입력과 상기 유압실린더기구의 기구출력을 출력변수로 하여 선택가능한 서보밸브제어값들로 이루어진 룩업테이블을 구비하고, 제어입력과 기구출력을 입력받아 테이블제어값을 출력하는 단계; 제어입력과 기구출력을 입력받아 이들의 상관관계를 학습하여 상기 제어밸브의 학습제어값을 출력하는 단계; 상기 테이블제어값과 상기 학습제어값을 합산한 보정제어값을 상기 제어밸브에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템 제어방법에 의해서도 달성된다.

여기서, 상기 제어입력은 상기 실린더 내의 로드챔버의 압력값, 헤드챔버의 압력값,상기 피스톤의 속도값 및 상기 유압펌프를 구동하는 유압펌프구동엔진의 속도값 중 적어도 하나를 포함하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 기구출력은 상기 제어밸브의 밸브제어입력값인 것이 바람직하다.

그리고, 상기 학습제어값을 출력단계는 실시간학습이 가능한 인공신경망에 의하는 것이 효과적이며, 특히, CMAC(cerebellar Model Articulation Controller)에 의하는 것이 더욱 효과적이다.

한편, 상기 유압제어방법은, 제어입력과 기구출력을 입력받아 PI제어기를 통해 상기 제어밸브의 PI제어값을 출력하는 단계를 더 포함하며, 상기 보정제어값을 상기 제어밸브에 제공하는 단계에 있어서 상기 PI제어값을 상기 보정제어값에 합산하는 것이 더욱 바람직하다.

이하에서는 첨부도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.

도 2는 본 발명에 따른 유압시스템의 개략도이다.

도시된 바와 같이, 유압시스템(1)은 굴삭기 혹은 로더와 같은 중장비에 포함되어 있는 시스템부(S)와 상기 시스템부(S)를 제어하는 제어부(C)를 포함한다. 시스템부(S)는 실린더(9)와 피스톤(11)으로 이루어진 유압실린더기구(20)와, 작동유체를 공급하는 유압펌프(10)와, 유압펌프(10)를 구동하는 구동모터(7)와, 유압펌프(10)로부터의 작동유체를 실린더(9) 내부의 피스톤(11)에 의해 나뉜 헤드챔버(15)와 로드챔버(13)에 선택적으로 전달하는 제어밸브(8)와, 피스톤(11)의 속도 혹은 각 챔버(15,13)의 압력을 감지하는 감지센서(도시않음)를 포함한다.

제어부(C)는, 감지된 압력을 힘으로 변환하는 변환기(16)와, 변환기(16)로부터 출력된 출력값과 사용자의 속도지령 및 유압펌프구동모터(7)의 속도를 입력변수로 하고 제어밸브(8)에 대한 제어값을 출력변수로 하여 만들어진 룩업테이블(look-up table)을 구비한 테이블방식 제어로직부(5)와, 제어로직부(5)의 출력신호를 증폭하여 제어밸브(8)에 전달하는 증폭기(6)와, PI제어로직부로서 PI제어기(4)와, 인공신경망 제어로직부로서 CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)(2), 및 테이블방식 제어로직부(5)의 출력, PI제어기(4)의 출력 및 인공신경망 제어로직부로서 CMAC(2)의 출력을 가합하는 가산기(3)를 포함한다.

통상, 제어시스템에서 PID제어기는 효율적이고 신뢰성 높은 제어를 수행하므로, 석유정제, 종이제조, 금속성형, 온도제어 등 산업계에서 널리 사용되고 있다. 그러나 PID제어기는 선형시스템에 적합하며 비선형성이 강한 유압시스템에는 부적합하다고 알려져 있다. 따라서 PID제어부만으로는 유압시스템의 비선형성에 따른 비선형게인과 데드밴드를 효과적으로 보상할 수 없으므로 본 발명에서는 인공신경망 제어로직부(2) 혹은 테이블방식 제어로직부(5)와 함께 사용하는 것이 바람직하다. PID제어기는 비례게인과 적분게인 및 미분게인으로 구성되어 있다. 비례제어는 지령값과 실측값의 오차에 선형적으로 비례하는 보상을 하며, 적분제어는 현재의 오차가 제로라고 하더라도 누적된 오차에 기초하여 출력을 내보내며 따라서 일정한 외란(constant disturbance)에 의해 야기된, 정적상태에서의 오차를 감소시킬 수 있다. 미분제어는 속도제어에 있어서 가속도오차에 선형적으로 비례하는 보상을 하는 것을 말한다. 그러나 본 실시예에서는 미분제어를 제외한 PI제어기를 사용하였다. 왜냐하면, 실제 휠타입로더(wheel-type loader)에서는 위치만이 측정될 수 있고 따라서 가속도를 얻기 위해서는 측정된 위치를 두 번 미분하여야 한다. 하지만, 미분신호는 특히 고속샘플링시 잡음을 상당한 정도로 증폭시키게 되고 따라서 두 번 미분되고 난 결과값은 그다지 신뢰성있는 정보가 되지 못하기 때문이다. 그러나 시스템의 특성과 부하로드 특성 및 환경조건에 따라, PID제어기를 사용할 수도 있다.

PI제어기(4)는 사용자의 속도지령과 실린더(9)의 피스톤(11) 속도지령값과 실측값의 오차에 선형적으로 비례하는 보상과 오차의 누적값에 비례한 보상을 한 후 PI제어값을 출력한다.

룩업테이블은 기본구성은 종래의 룩업테이블과 동일하나 본 실시예에서는 고정된 데드밴드에서의 표준데이터(nominal data)만을 갖추고 있다. 왜냐하면, PI제어기(4)와 인공신경망 제어로직부로서 CMAC(2)가 병렬결합되어 테이블방식 제어로직부(5)와 함께 오차보상을 담당하게 되므로, 종래와 같이 다양한 상황에서의 데이터를 갖추지 않더라도 정밀한 제어가 가능하기 때문이다. 따라서, 룩업테이블을 구현하기 위한 시간과 노력 그리고 비용이 줄게되며, 데이터의 저장을 위한 메모리의 용량이 종래의 것보다 작아져도 상관없다.

인공신경망 제어로직부로서 CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)(2)는 인공신경망을 이용한 제어를 수행한다. 본 실시예에서는 인간의 소뇌(cerebellum)의 구조와 기능을 모방한 CMAC를 사용하였다. 인간의 소뇌는 성장과 더불어 숙련되어 가는 일종의 학습제어기(learning controller)라고 할 수 있다. 처음에는 단순한 작업부터 수행하기 시작하여 점차 그 난이도를 높여가며, 일단 학습된 것은 재차 숙고를 하지 않고서도 즉시 해답을 찾아낸다. 이러한 소뇌의 특성을 모방한 CMAC는 본질적으로는 테이블방식알고리즘의 일종이다. 학습알고리즘을 사용하여 테이블의 내용을 수정할 수 있어 적응성이 높은 한편 정보의 분산저장을 통하여 일반적인 인공신경망의 기능 또한 갖추고 있다.

도시된 바와 같이, CMAC(2)는 입력에 대응되는 출력과의 관계를 학습하는 학습알고리즘부(2a), 학습데이타를 저장하는 메모리부(2b), 및 연결된 주변기기와의 데이터의 입출력을 위해 단위 등을 조정하는 입력스케일부(2c)와 출력스케일부(2d)를 포함한다.

CMAC(2)는 기본적으로 테이블방식 제어로직에 해당되고 따라서 CMAC(2)의 출력이 직접 입력으로 궤환되지 않는 피드포워드(feed-forward)제어를 수행하므로 제어시스템의 안정성을 보장할 수 없다. 그러나, 본 실시예에서는 CMAC(2)의 기능을 확장시켜 유압시스템(1)에 있어서 폐루프제어(closed-loop control)를 수행할 수 있도록 하였다. 데드밴드와 시스템의 게인은 외부로드와 유압펌프(10)를 구동하는 유압펌프구동모터(7)속도의 함수이므로 CMAC(2)의 입력벡터는 사용자의 속도지령, 구동모터(7)속도 및 실린더(9)에 가해지는 힘을 구성성분으로 갖는다. 여기서, 부하 로드 대신 실린더(9)에 가해지는 힘이 사용되었는 바, 실제 응용시스템에서 부하 로드를 정확하게 직접 측정하는 것은 쉽지 않기 때문이다. 따라서, 실린더의 로드챔버(13)와 헤드챔버(15)의 압력감지값을 토대로 하여 실린더(9)의 힘을 추정하는 방법을 사용한다.

상기와 같은 구성에 의하여, 본 발명에 따른 유압시스템(1)은, 도시않은 센서에 의해 감지된 헤드챔버(15)와 로드챔버(13)의 압력신호가 변환기(16)에 입력되면 변환기(16)는 압력을 힘으로 변환하여 테이블방식 제어로직부(5)로 출력한다. 한편, 도시않은 센서에 감지된 피스톤(11)과 유압펌프(10)를 구동하는 구동모터(7)의 속도는 테이블방식 제어로직부(5)로 입력되게 된다. 한편, 사용자는 원하는 속도로 중장비를 조작하기 위해 조작레버를 통해 속도지령을 입력하며, 입력된 속도지령 또한 테이블방식 제어로직부(5)로 입력되게 된다.

이처럼, 사용자의 제어입력과 유압시스템부의 상태변수값을 입력받은 테이블방식 제어로직부(5)는 룩업테이블로부터 상기 입력신호들에 대해 적절한 밸브제어값을 독출하여 출력한다.

한편, 변환기(16)는 도시않은 센서에 의해 감지된 헤드챔버(15)와 로드챔버(13)의 압력신호를 입력받아 힘으로 변환하여 인공신경망 제어로직부인 CMAC(2)로 출력한다. 또한, 피스톤(11)과 유압펌프(10)를 구동하는 구동모터(7)의 속도 및 조작레버를 통해 입력된 사용자의 속도지령이 CMAC(2)로 입력되게 된다.

이처럼, CMAC(2)로 입력된 사용자의 속도지령과 시스템부의 제어입력은 입력스케일부(2c)에 의해 단위조정이 이루어진 후 메모리부(2b)에 저장된다. 한편, 학습알고리즘부(2a)는 메모리부(2b)에 저장된 기존데이터와 입력데이터 및 궤환된 CMAC(2)출력신호에 기초하여 적절한 학습제어값을 출력스케일부(2d)를 통해 단위조정한 후 출력한다.

테이블방식 제어로직부(5)로부터 출력된 테이블제어값, PI제어기(3)로부터 출력된 PI제어값 및 CMAC(2)로부터 출력된 학습제어값은 가산기(3)에서 가합되어 밸브제어값을 형성한다. 상기 밸브제어값은 다시 CMAC(5)로 궤환되는 한편, 증폭기(6)를 거쳐 적절히 증폭되어 제어밸브(8)를 제어하는 기구출력으로서 제어밸브(8)에 입력된다.

제어밸브(8)는 인가된 밸브제어값에 기초하여 열리거나 닫히는 등의 동작을 수행하게 되고 이에 따라 유압펌프구동모터(7)에 의해 구동되는 유압펌프(10)는 작동유체를 밀어올려 제어밸브(8)를 통해 실린더(9) 내부의 양측 챔버, 즉 로드챔버(13)와 헤드챔버(15)에 선택적으로 유입되게 한다. 유체가 각 챔버(13,15)에 선택적으로 유입됨에 따라 피스톤(11)이 왕복동운동을 하게 되는데, 이 때 피스톤(11)의 속도는 작동유체의 유입량에 따라 달라지게 된다. 피스톤(11)이 왕복동운동함에 따라 그 힘은 굴삭기 혹은 로더의 링키지(linkage)나 버킷(bucket)을 움직이게 한다.

도 3은 종래의 테이블방식 제어로직부만을 포함한 시스템에 있어서 구동모터의 속도를 달리하여 측정한 출력그래프이며, 도 4는 본 발명에 따른 유압시스템에 있어서 구동모터의 속도를 달리하여 측정한 출력그래프이다. 도 3에서와 달리 본 발명에 따른 유압시스템의 출력그래프는 펌프속도가 저속일 때 나타나던 낮은 추종성(bad tracking)과 추종지연(tracking delay)이 현저히 감소되었고 양호한 추종성을 보여주고 있다.

또한, 유압시스템에 있어서는 실제응용에 있어서의 부하의 특성에 따라 시스템의 제어수행이 큰 영향을 받게 되므로 부하의 특성은 유압시스템에 있어서 매우 중요한 요소가 된다. 따라서 이를 고려하여 4가지의 부하에 따른 제어수행능력을 시뮬레이션하였다. 그 결과는 도 5a, 5b, 5c, 5d와 같이 나타났는 바, 본 발명에 따른 유압시스템의 제어수행이 양호함을 보여주고 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 개발비용 및 시간을 단축시킴과 동시에 장비의 마모나 노화 등 작업조건의 변화에 능동적으로 적응할 수 있는 유압시스템이 제공이 제공된다.

Claims (13)

1. 실린더와 피스톤으로 이루어진 유압실린더기구와, 작동유체를 공급하는 유압펌프와, 상기 유압펌프로부터의 작동유체를 상기 각 챔버에 선택적으로 전달하는 제어밸브를 갖는 유압시스템에 있어서,

   사전의 실험에 의해 작성되어 제어입력과 상기 유압실린더기구의 기구출력을 출력변수로 하여 선택가능한 제어밸브 제어값들로 이루어진 룩업테이블을 구비하고, 제어입력과 기구출력을 입력받아 테이블제어값을 출력하는 테이블방식 제어로직부와;

   제어입력과 기구출력을 입력받아 이들의 상관관계를 학습하여 상기 제어밸브의 학습제어값을 출력하는 인공신경망 제어로직부와;

   상기 테이블제어값과 상기 학습제어값을 합산한 보정제어값을 상기 제어밸브에 제공하는 가산기를 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 제어입력은 상기 실린더 내의 로드챔버의 압력값, 헤드챔버의 압력값,상기 피스톤의 속도값 및 상기 유압펌프를 구동하는 유압펌프구동엔진의 속도값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,

   상기 기구출력은 상기 제어밸브의 밸브제어입력값인 것을 특징으로 하는 유압시스템.
4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,

   상기 인공신경망 제어로직부는 실시간학습이 가능한 인공신경망제어로직을 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템.
5. 제 4 항에 있어서,

   상기 인공신경망제어로직은 CMAC(cerebellar Model Articulation Controller)인 것을 특징으로 하는 유압시스템.
6. 제 1 항 또는 제 5 항에 있어서,

   PI제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템.
7. 제 1 항 또는 제 5 항에 있어서,

   PID제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템.
8. 실린더와 피스톤으로 이루어진 유압실린더기구와, 작동유체를 공급하는 유압펌프와, 상기 유압펌프로부터의 작동유체를 상기 각 챔버에 선택적으로 전달하는 제어밸브를 갖는 유압시스템의 제어방법에 있어서,

   사전의 실험에 의해 작성되어 제어입력과 상기 유압실린더기구의 기구출력을 출력변수로 하여 선택가능한 서보밸브제어값들로 이루어진 룩업테이블을 구비하고, 제어입력과 기구출력을 입력받아 테이블제어값을 출력하는 단계;

   제어입력과 기구출력을 입력받아 이들의 상관관계를 학습하여 상기 제어밸브의 학습제어값을 출력하는 단계;

   상기 테이블제어값과 상기 학습제어값을 합산한 보정제어값을 상기 제어밸브에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템 제어방법.
9. 제 8 항에 있어서,

   상기 제어입력은 상기 실린더 내의 로드챔버의 압력값, 헤드챔버의 압력값,상기 피스톤의 속도값 및 상기 유압펌프를 구동하는 유압펌프구동엔진의 속도값 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 유압시스템 제어방법.
10. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,

    상기 기구출력은 상기 제어밸브의 밸브제어입력값인 것을 특징으로 하는 유압시스템 제어방법.
11. 제 8 항 또는 제 9 항에 있어서,

    상기 학습제어값을 출력단계는 실시간학습이 가능한 인공신경망에 의하는 것을 특징으로 하는 유압시스템의 제어방법.
12. 제 11 항에 있어서,

    상기 인공신경망은 CMAC(cerebellar Model Articulation Controller)신경망인 것을 특징으로 하는 유압시스템 제어방법.
13. 제 8 항 또는 제 12 항에 있어서,

    제어입력과 기구출력을 입력받아 PI제어기를 통해 상기 제어밸브의 PI제어값을 출력하는 단계를 더 포함하며,

    상기 보정제어값을 상기 제어밸브에 제공하는 단계에 있어서 상기 PI제어값을 상기 보정제어값에 합산하는 것을 특징으로 하는 유압시스템 제어방법.