Control System Design with Simulink

1일차

제어 시스템 설계 소개

학습목표: 제어 시스템 설계 절차를 간략하게 설명하고 설계 절차에 맞게 MATLAB 및 Simulink를 사용하는 방법을 소개합니다. 설계 절차의 각 단계에 관한 자세한 내용은 다음 장에서 다룹니다.

• 제어 설계 워크플로 정의
• 모델 선형화
• 시스템 특성 찾기
• 제어기 요구사항 설정
• 제어기 조정
• 제어기 테스트

모델 표현

학습목표: 시스템 모델 표현에 사용되는 다양한 형식을 다룹니다. 또한, 각 형식의 장단점을 강조합니다.

• 모델 표현 개요
• LTI 객체
• Simulink 모델

파라미터 추정

학습목표: 측정된 데이터를 사용하여 Simulink 모델의 파라미터 값을 추정합니다.

• 파라미터 추정 개요
• 모델 준비
• 추정 과정
• 파라미터 추정 팁

시스템 식별

학습목표: 측정된 데이터를 기반으로 시스템 모델을 추정하는 방법을 보여줍니다.

• 시스템 식별 개요
• 데이터 가져오기와 전처리
• 모델 추정
• 모델 확인

시스템 해석

학습목표: 시스템 동작을 이해하는 데 사용되는 다양한 분석 툴과 함수(예: 시스템 공명, 과도 응답 등)를 간략하게 설명합니다.

• 시스템 해석 함수
• 선형 시스템 분석기
• DC 모터 분석
• 분석 작업 자동화
• 개루프 분석

2일차

선형화

학습목표: Simulink 모델을 선형화하고 선형화 결과를 확인하는 기법을 다룹니다.

• 선형화 워크플로
• 동작점
• 선형화 함수
• 주파수 응답 추정

Simulink의 PID 제어

학습목표: Simulink를 사용하여 PID 제어기를 모델링하고 조정합니다.

• PID 워크플로
• 모델 설정
• PID Controller 블록
• 자동 조정
• 추가 PID 특징

고전 제어 설계

학습목표: 고전 제어 설계 기법을 사용하여 시스템 제어기를 개발합니다. PID 및 진상/지상 제어기와 같은 일반적인 제어 기법을 다룹니다.

• 개루프 조정
• 폐루프 분석
• PID 제어
• 진상-지상 제어

응답 최적화

학습목표: 최적화 기법을 사용하여 설계 요구사항과 파라미터 불확실성에 따라 모델 파라미터를 조정합니다.

• 모델 응답 최적화
• 민감도 분석 수행
• 파라미터 불확실성 최적화

제어기 구현

학습목표: 실제 시스템에서 제어기를 효과적으로 구현하는 데 요구될 수 있는 단계를 다룹니다.

• 제어기의 물리적이고 실용적인 제한 사항을 식별합니다.
• 제어기 이산화
• 코드 생성을 위한 제어기 준비
• 고정소수점 데이터형으로 변환