데이터 주도 제어
극값 탐색 및 모델 참조 적응형 제어를 비롯한 모델 없는 적응형 제어 방법에 대해 알아볼 수 있습니다. 이러한 알고리즘의 작동 방식 및 장단점에 대해 배울 것입니다.
또한 안전 필수 응용 사례에 배포되는 학습 기반 시스템에 중요한 제약 조건 적용에 대해서도 살펴보겠습니다. 제약 조건 적용을 통해 제어기에서 요청된 어떤 동작이든 이로 인해 시스템이 안전 범위를 초과하지 않도록 보장할 수 있습니다.
다른 데이터 주도 기법에 대해 알아보려면 아래의 강화 학습 및 딥러닝 기반 모델 예측 제어를 참조하십시오.
극값 탐색 제어라는 적응형 제어 방법을 소개합니다. Simulink에서 컴포넌트를 한 번에 하나씩 추가하여 알고리즘을 구축하는 방법을 소개하고 이 방법의 장단점을 짚어 봅니다.
안전 필수 응용 사례에서 학습 기반 시스템에 필수적인 요소인 시스템 제약 조건을 적용하는 방법에 대해 알아볼 수 있습니다. 이러한 제약 조건을 통해 어떤 제어 동작으로도 시스템이 안전 한계를 초과하지 않도록 보장합니다.
MRAC(모델 참조 적응형 제어)로 불리는 적응형 제어 방법이 제어 대상 시스템의 변동과 불확실성에 실시간으로 어떻게 적응하는지 알아볼 수 있습니다.
반복 학습 제어를 언제 사용하는지, 그리고 많은 반복을 통해 피드포워드 명령의 최적 순서를 어떻게 학습하는지 알아볼 수 있습니다.
