반응형 전체 글371 제어 알고리즘에 대해서 알아보자. 제어 알고리즘 구현은 시스템의 동작을 제어하고 안정적인 동작을 보장하기 위한 핵심 기술 중 하나입니다. 이번에는 제어 알고리즘 구현에 대해 상세히 설명하도록 하겠습니다. 제어 알고리즘 구현은 대개 다음과 같은 프로세스로 이루어집니다. 시스템 모델링 제어 목표 설정 제어 알고리즘 설계 제어 시스템 구현 제어 시스템 평가 이러한 프로세스는 제어 알고리즘 구현의 핵심적인 내용을 포함하고 있습니다. 각각의 단계를 자세히 살펴보도록 하겠습니다. 1) 시스템 모델링 시스템 모델링은 시스템의 동작을 수학적으로 표현하는 과정입니다. 이 단계에서는 시스템의 입력과 출력 사이의 수학적인 관계를 모델링합니다. 시스템 모델링은 대개 물리학적인 원리와 수학적인 모델링 기법을 사용하여 수행됩니다. 시스템 모델링은 다음과 같은 수.. 2023. 3. 1. 로봇 제어에 대해서 알아보자. 로봇 제어는 로봇 시스템을 제어하여 특정 작업을 수행하는 것을 의미합니다. 로봇 제어는 로봇의 동작, 위치, 속도, 힘, 토크 등을 제어하여 원하는 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 로봇 제어는 컴퓨터 알고리즘과 하드웨어 시스템으로 구성됩니다. 로봇 제어는 보통 세 가지 유형으로 구분됩니다. 첫째, 열린 루프 제어(open loop control)는 로봇의 동작을 미리 정해진 순서에 따라 실행하는 것입니다. 이 방법은 간단하고 비용이 적게 들지만, 외부 환경에 대한 변화에 대처하지 못할 수 있습니다. 둘째, 닫힌 루프 제어(closed loop control)는 로봇의 동작에 대한 피드백을 수집하여 동작을 수정하는 것입니다. 이 방법은 더욱 정확하고 외부 환경에 대한 변화에 대처할 수 있습니다. 셋째, .. 2023. 3. 1. 인공신경망 제어에 대해서 알아보자. 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)은 인간 뇌의 뉴런들이 정보를 처리하는 방식을 모방한 컴퓨터 알고리즘으로, 입력 신호를 받아 출력 신호를 생성하는 함수를 학습하는 머신 러닝 기술입니다. 이 함수는 가중치(weight)와 편향(bias)이라는 학습 가능한 매개변수(parameter)를 사용하여 정의됩니다. 인공신경망을 제어하는 것은 이 가중치와 편향을 조정하여 원하는 출력을 생성하는 것입니다. 인공신경망은 보통 여러 개의 뉴런들이 층(layer)을 이루어 연결되어 있습니다. 입력 층(input layer)은 신호를 받아들이는 부분으로, 은닉 층(hidden layer)은 입력 신호를 처리하고 다음 층으로 신호를 전달하는 부분입니다. 출력 층(output layer)은 최종.. 2023. 3. 1. 슬라이딩 모드 제어에 대해서 알아보자. 1. 슬라이딩 모드 제어 이해 슬라이딩 모드 제어(Sliding mode control)는 비선형 시스템을 제어하는데 사용되는 강력한 제어 방법 중 하나입니다. 이 방법은 시스템을 목표 상태로 슬라이딩하여 이동하면서 제어하는 방식입니다. 슬라이딩 모드 제어는 외란과 모델 불확실성에 대한 강력한 불변성을 제공하며, 성능과 안정성을 동시에 보장합니다. 슬라이딩 모드 제어의 핵심 아이디어는 시스템을 슬라이딩 모드로 이동시켜서 안정적으로 제어하는 것입니다. 슬라이딩 모드는 시스템의 상태를 지정된 슬라이딩 면으로 이동시키는 특별한 상태 경로입니다. 슬라이딩 모드는 입력 신호의 기울기가 무한대로 수렴하도록 설계되어 있으며, 이로 인해 시스템은 슬라이딩 모드에 진입하면 더 이상 이탈하지 않게 됩니다. 슬라이딩 모드 .. 2023. 3. 1. 이전 1 ··· 82 83 84 85 86 87 88 ··· 93 다음 반응형
