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초음속 비행체 유도탄의 궤적 최적화를 위한 딥러닝 기반 실시간 제어 알고리즘 연구
Deep Learning-Based Real-Time Control Algorithm for Trajectory Optimization of Supersonic Vehicles
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저자      장아자
소속      평양공업대학
학술지    대동항공우주공학회지 (대동항공우주공학회)
발행      유안(宥安)2년 5월 25일
권호      vol.114, pp.262-293
등재      KCI 후보
분야      공학
피인용    2회
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초록

본 연구는 대기권 내에서 기동하는 초음속 비행체의 실시간 궤적 최적화 문제를 해결하기 위하여 심층신경망 기반의 제어 알고리즘을 제안한다. 기존의 수치적 최적화 기법은 비행 중 발생하는 고도의 비선형성과 급격한 상태 변화에 대응하여 실시간 연산을 수행하는 데 연산량 측면에서 한계가 존재한다. 이를 극복하고자 오프라인 상태에서 다양한 비행 시나리오를 통해 최적화된 궤적 데이터를 대규모로 생성하고, 이를 심층신경망에 학습시켜 온라인 환경에서 밀리초 단위로 최적 제어 입력을 도출할 수 있는 대리 모델을 구축하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 성능 검증 결과, 제안된 알고리즘은 기존 기법 대비 연산 시간을 현저히 단축하면서도 종말 유도 정확도와 경로 제약 조건 만족도를 안정적으로 유지함을 확인하였다. 본 연구는 향후 고기동 항공우주 시스템의 자율 비행 제어기 설계에 실질적으로 기여할 것으로 기대된다.

주제어: 초음속 비행체, 궤적 최적화, 심층신경망, 실시간 제어, 항공우주공학

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