반응형 자동제어82 자동 제어 대상의 해석 이해하기. 자동제어에서 제어 대상은 제어를 해야 하는 시스템 또는 프로세스입니다. 제어 대상의 해석 이해는 제어 대상을 수학적으로 모델링하고 분석하는 과정을 의미합니다. 이 과정에서는 시스템의 동작 원리를 수학적으로 표현하고, 제어 입력과 출력 간의 관계를 설명하는 수학 모델을 구축합니다. 이 수학 모델은 제어 시스템 설계 및 최적화에 중요한 역할을 합니다. 제어 대상의 수학 모델링은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 시스템의 동작 원리 이해: 제어 대상의 동작 원리를 이해하고, 시스템의 입력과 출력 간의 관계를 파악합니다. 수학적 모델링: 이해한 시스템의 동작 원리를 수학적으로 표현합니다. 이때, 시스템을 일반적으로 미분방정식 또는 차분방정식으로 모델링합니다. 미분방정식은 시스템의 연속적인 동작을 모델링하고, 차.. 2023. 3. 29. 자동제어 계층 제어 이해하기. 자동 제어에서 계층 제어는 복잡한 시스템을 보다 단순한 하위 시스템으로 분할하여, 각 하위 시스템에 대해 간단한 제어 방법을 적용하는 제어 기법입니다. 이를 통해 전체 시스템의 안정성과 성능을 향상시킬 수 있습니다. 계층 제어는 다중 입력, 다중 출력(MIMO) 시스템에서 매우 효과적입니다. 복잡한 시스템을 단순한 하위 시스템으로 분할함으로써, 전체 시스템의 복잡도를 줄이고, 각 하위 시스템에 대해 단순한 제어기를 적용하여 복잡성을 감소시키며, 전체 시스템의 안정성과 성능을 보다 쉽게 보장할 수 있습니다. 계층 제어에서는 일반적으로 두 개 이상의 제어 계층이 있습니다. 각 계층은 입력 신호를 받아 출력 신호를 생성하는 제어기로 구성됩니다. 가장 하위 계층은 시스템의 물리적인 상태를 측정하고, 이를 기반으.. 2023. 3. 29. 화이트노이즈 분석 이해하기. 화이트노이즈(White Noise)는 시간에 따라 일정한 분산을 가지는 무작위 신호로, 자동제어에서는 화이트노이즈를 이용하여 제어기의 성능을 분석하고 향상시키는 방법이 있습니다. 제어시스템은 외부에서 발생하는 불확실한 변화에 대응하여 원하는 출력값을 유지하는 역할을 수행합니다. 하지만 실제 시스템에서는 외부 환경의 불확실성으로 인해 원하는 출력값을 유지하기 위해서는 센서에서 측정한 값을 기반으로 시스템에 적절한 입력을 주어야 합니다. 이 때, 화이트노이즈를 이용하여 센서에서 측정한 값을 분석하면 제어기의 성능을 평가하고 개선할 수 있습니다. 화이트노이즈는 매우 작은 크기의 무작위 신호이므로 시스템의 전체적인 성능을 반영하고, 시스템에서 발생하는 모든 불확실성을 포함합니다. 이러한 특징을 이용하여 화이트노.. 2023. 3. 29. 자동제어 불안정도 분석 이해하기. 자동제어 시스템에서 안정성 분석은 매우 중요한 문제입니다. 안정성 분석을 통해 시스템이 안정적으로 동작하는지 확인할 수 있으며, 이를 기반으로 안정성 문제를 해결하는 방법을 찾을 수 있습니다. 안정성 분석의 결과에 따라 시스템을 안정적으로 설계하거나 안정성 문제가 발생한 경우 이를 해결하기 위한 제어기 설계 방안을 모색할 수 있습니다. 자동제어 시스템에서 안정성 분석을 위해서는 먼저 시스템의 전달함수를 구해야 합니다. 전달함수는 시스템의 입력과 출력 간의 관계를 나타내는 함수로, 시스템의 동작을 수학적으로 모델링하는 데 사용됩니다. 전달함수는 보통 S 도메인에서 정의되며, 이를 이용하여 루트로쿠스 해석법을 적용하여 시스템의 안정성을 분석합니다. 자동제어 시스템의 안정성 분석에는 여러 가지 방법이 있습니다.. 2023. 3. 29. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 21 다음 반응형