적응형 제어 설계

변화하는 프로세스 정보에 적응할 수 있는 제어기 설계
R2021a 이후

모델링되지 않은 시스템 동특성이나 외란과 같이 시간의 흐름에 따라 변하는 불확실성이 제어 시스템에 포함된 경우 적응형 제어기는 파라미터를 실시간으로 조정하여 변화하는 프로세스 정보를 보정할 수 있습니다. 이를 통해 제어기는 플랜트 동적 요소의 불확실성에도 불구하고 원하는 기준 추종을 달성할 수 있습니다.

Simulink^® Control Design™은 다음과 같은 실시간 적응형 제어 방법을 위한 Simulink 블록들을 제공합니다.

극값 탐색 제어 — 제어 시스템에서 도출된 목적 함수를 최대화하기 위한 모델 프리(model-free) 적응형 제어
모델 참조 적응형 제어 — 알려진 기준 모델의 출력을 추종하는 적응형 제어
ESO 기반 외란 보상 — 플랜트의 내부 외란과 외부 외란을 제거하기 위한 모델 프리(model-free) 적응형 제어
반복 학습 제어 — 반복 제어 작업의 성능 개선을 위한 모델 기반 및 모델 프리(model-free) 적응형 제어.
슬라이딩 모드 제어 — 불확실성과 외란이 존재하는 상황에서 높은 정밀도와 강인한 제어를 제공하기 위해 시스템 상태를 슬라이딩 면 위에 유지시키는 제어.

블록

Extremum Seeking Control	Compute controller parameters in real time by maximizing objective function
Model Reference Adaptive Control	Compute control actions to make controlled system track reference model (R2021b 이후)
Active Disturbance Rejection Control	동특성과 외란을 알 수 없는 플랜트에 대한 제어기 설계 (R2022b 이후)
Extended State Observer	Estimate states and disturbances of a system (R2024a 이후)
Disturbance Compensator	Modify control actions to compensate for unknown dynamics and disturbances (R2024a 이후)
Iterative Learning Control	Design iterative learning controller for repetitive control tasks (R2024b 이후)
Sliding Mode Controller (Reaching Law)	Design sliding mode controller based on reaching law (R2024b 이후)

도움말 항목

극값 탐색 제어

극값 탐색 제어
알 수 없는 시스템 동특성이 존재할 때 목적 함수를 최대화하기 위해 제어기 파라미터를 업데이트합니다.
Extremum Seeking Control for Reference Model Tracking of Uncertain Systems
Track a reference plant model by adapting feedforward and feedback gains for an uncertain dynamic system.
Anti-Lock Braking Using Extremum Seeking Control
Design an extremum seeking controller that maximizes the friction coefficient of an ABS system to achieve the shortest stopping distance.

모델 참조 적응형 제어

모델 참조 적응형 제어
불확실성이 존재하는 제어되는 시스템이 주어진 기준 플랜트 모델의 동작을 추종하도록 제어 동작을 계산합니다.
Model Reference Adaptive Control of Satellite Spin
Design an MRAC controller that adapts plant uncertainty model parameters to achieve performance that matches an ideal reference model.
Indirect Model Reference Adaptive Control of First-Order System
Design an indirect MRAC controller that estimates the properties of an unknown first-order system.
Indirect MRAC Control of Mass-Spring-Damper System
Design an indirect MRAC controller that estimates the parameters of an unknown MIMO system.

능동 외란 제거 제어(ADRC)

능동 외란 제거 제어(ADRC)
동특성과 외란을 알 수 없는 플랜트에 대한 외란 제거 제어기를 설계합니다.
Design Active Disturbance Rejection Control for Water-Tank System
Design ADRC for a water-tank model and compare performance against a gain-scheduled PID controller.
PWM을 사용한 BLDC 속도 제어를 위한 능동 외란 제거 제어 설계
펄스 폭 변조를 사용하여 브러시리스 DC 모터 속도 제어기를 위한 ADRC를 설계합니다.
Design ADRC for Multi-Input Multi-Output Plant
Design ADRC for a pilot-scale distillation column MIMO model and compare performance against a model predictive controller. (R2023b 이후)
Design Active Disturbance Rejection Control for SEPIC Converter
Design ADRC for a SEPIC converter model and compare performance against a PID controller tuned on a linearized model. (R2024a 이후)

외란 보상

Control Design and Disturbance Compensation Using Extended State Observers
Estimate and compensate for disturbances and unknown dynamics in linear time-invariant or linear time-varying systems. (R2024a 이후)
Apply Extended State Observer for Reference Tracking of DC Motor
Improve the disturbance rejection performance of a PID controller using the Extended State Observer block. (R2024a 이후)
Compensate for Disturbances in Spring-Mass-Damper System
Compensate for disturbances in a spring-mass-damper system using the Disturbance Compensator block. (R2024a 이후)

슬라이딩 모드 제어

Sliding Mode Control
Design sliding mode control based on reaching law.
Sliding Mode Control Design for Mass-Spring-Damper System
A sliding mode controller defines a sliding surface that the system state converges to and remains on. (R2024b 이후)
Sliding Mode Control Design for a Robotic Manipulator
Create a sliding mode controller for a robotic manipulator with two actuated joints. (R2024b 이후)

반복 학습 제어

Iterative Learning Control
Design iterative learning control for a repetitive control task.
Iterative Learning Control of a Single-Input Single-Output System
Implement an ILC controller to improve closed-loop trajectory tracking performance. (R2024b 이후)
Model based Iterative Learning Control of Multi-Input Multi-Output system
Implement model-based ILC controller to improve closed-loop trajectory tracking performance of a MIMO system. (R2024b 이후)