서스펜션 중력 경감 시스템의 수동 완충기에서 발생하는 부족 구동 문제를 해결하기 위해 공압 인공 근육(Pneumatic Artificial Muscle, PAM) 기반 능동 완충기 제어 방법이 제안되었다. 먼저 지상 미세/저중력 시뮬레이션에 사용되는 서스펜션 중력 경감 시스템을 분석하였고, PAM의 높은 비선형 특성을 극복하기 위해 블록 구조 기반 비선형 신경망 모델링 방법을 제안하였다. 다음으로 케이블과 우주선 간 상호 작용 과정에서 유연성으로 인한 힘 교란을 분석하였으며, 마지막으로 비선형 모델 예측 추종 제어를 적용하였다. 기존 PID 제어 방법과 비교할 때 이 방법은 파라미터 조정이 간단하고, 실시간 추종 성능이 우수하며, 경감 시스템 목표 관성 파라미터 외란에 대한 제어 성능 불변성과 같은 장점이 있다. 실험 결과, 다양한 교란 상황에서 추종력 오차가 3% 이내로 유지되었으며, PAM 기반 능동 완충기의 실현 가능성을 입증하였고, 제안된 제어 방법이 유연성 불확실성 하에서도 힘 추종 제어를 달성할 수 있음을 확인하였다.

서스펜션 중력 경감 시스템; 공압 인공 근육; 능동 완충기; 비선형 모델 예측 추종 제어