반응형 자동제어82 자동제어 이산시간 시스템 이해하기. 자동제어 시스템에서 이산시간 시스템은 실제 제어 대상의 동작을 이산적으로 측정하고 제어하기 위해 사용됩니다. 이산시간 시스템은 시간이 끊어진 시스템을 의미하며, 이산시간 신호는 일정한 시간 간격으로 샘플링되는 신호를 의미합니다. 자동제어 시스템에서 이산시간 시스템은 다음과 같은 요소로 이루어져 있습니다. 샘플링 시스템: 이산시간 시스템에서는 연속적인 시간 신호를 샘플링 주기에 따라 이산적인 시간 신호로 변환합니다. 이 때, 샘플링 주기는 적당한 주기로 설정해야 합니다. 너무 짧은 샘플링 주기는 계산 복잡도를 증가시키고, 너무 긴 샘플링 주기는 정보 손실을 발생시킵니다. 다변량 이산시간 시스템 모델: 다변량 이산시간 시스템 모델은 시스템의 동작을 이산화한 수학적 모델을 의미합니다. 이 모델은 다음과 같은 .. 2023. 3. 25. 자동제어 시스템 식별 방법 이해하기. 자동제어 시스템에서는 제어기가 시스템의 상태를 측정하고, 측정값을 이용하여 목표값에 수렴하는 제어 입력을 계산합니다. 이때, 제어기가 시스템의 상태를 정확하게 파악하기 위해서는 시스템의 모델링이 필요합니다. 시스템 모델링은 시스템의 동작을 수학적 모델로 표현하는 것을 의미합니다. 하지만, 실제 시스템의 동작은 물리적 요소와 노이즈 등으로 인해 복잡하고 비선형적인 경우가 많아 모델링이 어려울 수 있습니다. 시스템 모델링을 위해 사용되는 시스템 식별은 시스템의 입력과 출력 데이터를 이용하여 시스템 모델을 추정하는 기법입니다. 시스템 식별은 다양한 방법들이 있지만, 여기서는 주로 가장 많이 사용되는 선형 시스템 식별 방법인 최소 자승법(Least Square Method)과 상태 공간 모델을 이용한 식별 방법.. 2023. 3. 22. 자동제어 확률론적 시스템 모델링 이해하기. 자동제어 시스템에서는 일반적으로 시스템의 동작을 모델링하여 이를 기반으로 제어 알고리즘을 설계합니다. 이를 위해서는 시스템의 동작을 정확히 모델링하는 것이 매우 중요합니다. 하지만, 실제 시스템에서는 외부 환경 변화나 시스템 자체의 불확실성 등으로 인해 시스템의 동작이 불확실하게 되는 경우가 많습니다. 이러한 불확실성을 모델링하기 위해서는 확률론적 모델링이 필요합니다. 확률론적 모델링은 시스템의 동작을 확률 변수로 모델링하는 것입니다. 이를 통해 시스템의 불확실성을 모델링할 수 있습니다. 확률론적 모델링은 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다. 여기에서는 확률론적 모델링의 가장 일반적인 방법인 확률적 상태 공간 모델링에 대해서 자세히 설명하겠습니다. 확률적 상태 공간 모델링은 시스템의 동작을 상태 공간 모.. 2023. 3. 22. 자동제어 전달함수 모델링 이해하기. 전달함수 모델링은 시스템의 입력과 출력 간의 관계를 표현하는 방법 중 하나입니다. 이는 시스템의 동작을 전달함수(Transfer Function)로 표현하는 것을 의미합니다. 전달함수 모델링은 상태공간 모델링과 다르게 시스템의 내부 상태를 고려하지 않고, 입력과 출력 간의 관계에만 집중합니다. 따라서 상태공간 모델링보다 계산이 간단하고, 시스템의 동작을 직관적으로 파악할 수 있습니다. 전달함수 모델은 다음과 같이 표현됩니다. G(s) = Y(s) / U(s) 여기서 s는 Laplace 변환 변수이고, G(s)는 전달함수입니다. U(s)는 입력 신호의 Laplace 변환, Y(s)는 출력 신호의 Laplace 변환을 나타냅니다. 전달함수는 입력과 출력 간의 비율을 나타내므로, 시스템의 주요 특성을 파악할 .. 2023. 3. 22. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 21 다음 반응형