[]모델기준 보상기를 이용한 다변수 제어시스템 설계

소개글

선형제어에 관한 내용

목차

다변수 제어 시스템 설계
모델기준 보상기
MBC 상태공간 모델식
LQG 제어시스템
확률 LGQ 제어시스템
LGQ/ LTR 시스템
LQG/LTR 제어시스템 설계절차
설계플랜트 모델

본문내용

◎ 다변수 제어시스템 설계
- 1960s, LQ (최적제어 기반) : 다변수 설계 가능
(전-상태 피드백 필요 ← 현실적 불가능한 경우 발생)
플랜트 상태방정식을 구속조건으로 하고 주어진 가격함수를 최소화하는 상태피드백 기법
- LQG (최적제어 및 최적추정 기반) : 시스템이 가안정, 가검출시 측정출력만으로 설계 가능
설계법 : 외란 및 센서입력이 실제 혹은 가상적인 확률입력으로 주어지고
확률입력에 대한 Kalman 필터가 설계
LQ 최적제어 문제를 해결
⇒ 시스템의 공칭안정도와 수학적으로 정의된 가격함수를 최적화하는 제어시스템 설계 가능
- LQ, LQG 의 한계
수학적 최적제어이론 기반
가격함수에 포함된 가중행렬의 조직적 선정방법 X (시행착오적 설계)
시스템 성능 및 안정도-강인성 문제가 설계단계에서 고려 X
- 1980s, LQG/LTR (Doyle, Stein)
LQG로부터 발전된 형태
조직적인 다변수 제어시스템 설계기법
설계순서 : ① 안정도-강인성 및 주파수역 성능을 만족하는 목표필터루프(TFL) 설계
② LTR 이용 보상된 시스템의 루프 TFM이 TFL의 TFM 특이값 형상으로 회복
- LQG와 LQG/LTR 비교
모델기준 보상기 구조 동일
설계파라미터(제어게인행렬 및 필터게인행렬) 선정 방법이 다름.
LQG : 최소제곱 오차를 얻는 관점(수학적 최적제어)
LQG/LTR : 루프 형성 관점(공학적 최적제어)
◎ 설계시 고려사항
i) 안정도-강인성
ii) 성능-강인성
※ 강인성 문제 : 시스템의 수학적 모델은 실제 시스템의 불완전한 묘사이므로 항상 모델링 오차가 존재 ☜ 설계단계시 강인성 문제 반드시 고려 필요. (SISO : GM 및 PM, MIMO : 특이값 개념 이용)

참고 자료

없음