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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

  • 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.

  • 가상 기준 피드백 조정 - 입력-출력 데이터를 기반으로 선형으로 파라미터화된 제어기를 자동 조정

블록

Extremum Seeking ControlCompute controller parameters in real time by maximizing objective function
Model Reference Adaptive ControlCompute control actions to make controlled system track reference model (R2021b 이후)
Iterative Learning ControlDesign iterative learning controller for repetitive control tasks (R2024b 이후)
Sliding Mode Controller (Reaching Law)Design sliding mode controller based on reaching law (R2024b 이후)
Linear Sliding Mode Controller (State Feedback)Design sliding mode control with knowledge of linear systems using state feedback (R2025a 이후)
Virtual Reference Feedback TuningAutomatically tune linearly parameterized controllers based on input-output data (R2025a 이후)

도움말 항목

극값 탐색 제어

모델 참조 적응형 제어

슬라이딩 모드 제어

반복 학습 제어

가상 기준 피드백 조정

적응형 노치 필터

추천 예제