제어) 외란 관측기 원리 및 설계 Simulink 구현 (Disturbance observer) 파트1 주파수 도메인

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제어조교 〈Ctrl튜브〉

Күн бұрын

Пікірлер: 30

@김킥킥-h4s 3 жыл бұрын

늘 잘 보고 있습니다. 제가 하는 제어분야와 달라서 시야를 넓히는데 굉장히 도움이 많이 됩니다 ㅎㅎ

@ctrltubekr 3 жыл бұрын

항상 봐주셔서 감사합니다~~!

@hello_world_787 8 ай бұрын

잘 봤습니다. 감사합니다.

@ctrltubekr 6 ай бұрын

시청해 주셔서 감사드립니다!!

@whk8368 3 жыл бұрын

많음도움이 되었습니다. 감사합니다.

@ctrltubekr 3 жыл бұрын

도움이 되셨다니 다행입니다. 감사합니다~~!

@whk8368 3 жыл бұрын

@@ctrltubekr 이걸 본지가 벌써 한달이 되어가네요! 조교님 이제 time domain 주실시간입니다!

@lsh134 Жыл бұрын

20:50 정리 부분 질문 드립니다! 슬라이드 두 번째 정리 부분에서 '외란과 불확실성 영향을 Cancel하여 제어성능과 안정성을 향상시킨다' 라고 되어있는데, 우선 Dhat 식 때문에 즉 외란을 추정했기 때문에 Cancel이 가능하고 이로 인해 Robustness가 향상되었다고 이해했습니다. 그런데 혹시 Y(s) 식에서는 G없이 Gn으로 출력이 나오기 때문에 불확실성이 제거되어서 Robustness가 향상되었다고 말씀하신게 맞을까요?? 만약 맞다면 잘 이해가 안가는 부분이 있는데요..!! 출력이 Gn을 따라간다는 것은 결국 Nominal Dynamics만 따라간다는 것인데, 실제는 Uncertainties Dynamics가 있기 때문에 내가 원하고자 하는 Reference에 steady state error없이 도달할 수 있는지, robustness가 보장이 되는 것인지 이에 대해 질문드립니다!! 그리고 혹시 외란관측기에 의해 요구되는 출력이 혹시 Compensation이랑 동일한 의미로 사용되는게 맞는지도 여쭤보고 싶습니다! 항상 좋은 무료 강의 감사드리고 너무너무 잘 보고 있습니다! 항상 건강하시고 행복하세요 :)

@ctrltubekr Жыл бұрын

Robustness 한 것이 말씀해주신 부분이 맞습니다~nominal dynamics 처럼 동작하는 것의 장점은 제어기를 설계할 때 있습니다. nominal dynamics 처럼 동작하게 만들어서 저희가 제어기를 설계할 때 DOB를 포함한 시스템이 저희가 알고 있는 시스템처럼 동작하기 때문에 제어기를 설계 했을 때 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 물론 입력단에 external disturbance가 제거되는 것도 Robust 하다라고 할 수 있을 것 같습니다. Compensation과 동일한 의미로 사용되는지는 제가 이해한 바가 맞다면 feedforward term과 비교를 해주신 것 이 맞다면 비슷하게 이해를 잘 하셨다고 생각됩니다! 아주 잘 이해를 해주셨습니다. 감사합니다!!

@lsh134 Жыл бұрын

@@ctrltubekr답변 감사드립니다! 이거에 대해서 고민 중이였는데 제 질문이 난잡하기도 하였고, 잘 해결을 못 봐서 질문을 조금 수정해서 다시 드리겠습니다 ㅠㅠ 외란 추정식을 보면 (G/G_n-1) 부분에서 G=G_n이 같다고 가정하셨었는데, 모델 불확실성이 포함되어있을 때는 어떻게 해결을 해야 하는지 여쭙고 싶었습니다...!! 즉, 제가 원래 하고자 하는 질문의 핵심 요지는 G_n 이랑 G가 다를 때 어떻게 하면 G를 추정할 수 있는지, 외란 관측기보다 G를 추정하는 관측기의 경우 어떻게 설계하는지 대해 여쭙고 싶었습니다!!

@Juwan-g9k 3 жыл бұрын

항상 잘 보고 있습니다. 제어조교님! 혹시 Robust control에 대해서 다루실 예정은 없으실까요?

@ctrltubekr 3 жыл бұрын

Sliding mode 제어기가 대표적인 robust 제어 기법 중 하나인데요 만들어 놓은 영상이 있습니다! 링크는 요기 있습니다. kzbin.info/www/bejne/i6ulZHhna6xnsNU 감사합니다.

@박승현-s8p Жыл бұрын

안녕하세요. 이해가 잘되는 강의 감사합니다. 혹시 영상을 따라하는 과정을 출처 표기해서 제 개인 블로그에 올려도 될까요?

@ctrltubekr Жыл бұрын

네 당연하죠 저도 외란관측기를 연구하신 분들의 논문들을 공부하고 공유한 거 뿐입니다....! 상업적용도가 아니라면 지식의 공유는 언제나 환영입니다☺️저도 블로그를 만들기만 하구 바빠서 유튜브도 블로그도 잘 못하구 있네요🥲🥲

@서민호-u8e 10 ай бұрын

17:08 경 각 전달함수를 유도하는 과정이 궁금합니다 설명해주시거나 관련 논문 있으면 알려주시면 감사하겠습니다

@ctrltubekr 6 ай бұрын

따로 논문이 있는 것은 아니라 신호를 하나하나 따로 잡아서 유도를 해보신다면 충분히 가능하실 것 같습니다! 감사합니다🥹

@hroh2834 3 жыл бұрын

쏙쏙 이해되는 DOB 강의 잘 들었습니다! 타임 도메인에서 DOB 설명과 시뮬링크 구현도 얼른 듣고 싶어요. 주파수 도메인에서는 노미널 역모델의 차수 문제를 Q필터의 상대차수로 해결하는데, 타임 도메인에서도 비슷한 문제가 생기고 이또한 Q필터로 해결하게 되는 건가요?

@ctrltubekr 3 жыл бұрын

주파수 도메인에서는 입력과 출력만을 다루기 때문이지만 타임도메인에서는 고차의 신호들을 미분방적식으로 나눠서 표현하기 때문에 따로따로 본다면 1차 시스템으로 볼 수 있어서 이런 문제는 없습니다 하지만 내부 신호가 센싱되어야 한다는 조건이 붙습니다 물론 composite 하게 옵저버와 같이 설계하기도 하는데 조금 더 어려운 알고리즘이라 소개해드릴 수 있을지 모르겠네여!!👍👍👍

@오-h4l 3 жыл бұрын

@@ctrltubekr 답변 감사합니다! 흥미롭네요. 다음 강의가 정말 기다려집니당!! 그럼 시간 도메인에서는 이 Q필터라는 존재를 아예 사용하지 않게 되는 건가요?

@junu51211 2 жыл бұрын

Q 필터의 저주파에서 1일수록 저주파 성분인 외란을 잘 제거한다는게 이해가 잘 안됩니다... Q 필터의 dB가 1이면, 입력이 그대로 출력으로 나가는 것 아닌가요..? 제가 신시가 약해서 ㅠㅠ

@ctrltubekr 2 жыл бұрын

아닙니다 "dB가 1이면, 입력이 그대로 출력으로 나가는 것 아닌가요..?" 맞습니다. 신시를 너무 잘 공부하셨습니다. 제가 Q필터가 1이라고 가정한 것은 Q필터의 출력을 보겠다는 것이 아니고 DOB가 적용되었을 때 DOB의 효과를 시스템 출력(y)와 추정된 외란(\hat{d}) 측면에서 어떤 효과가 있는지 보기 위한 해석입니다. Q가 1에 가깝다면 시스템 출력(y)는 저희가 DOB 설계시 사용했던 nominal model 처럼 동작하며 추정된 외란 측면(\hat{d}) 에서도 측정 노이즈가 추가된 외란과 같아집니다. 따라서 외란의 main frequency를 알고 있다면 해당 frequency일 때 db가 1이 되도록 즉 LPF 형태에서 외란의 main frequency를 포함하도록 를 Q-filter의 bandwidth 조정하면 위와 같은 효과를 얻게 된기 때문에 Q-filter의 bandwidth 조정 가이드라인을 알려드리기 위한 해석이었습니다!! 감사합니다!

@노승범-f6r 7 ай бұрын

@@ctrltubekr DOB 동영상 재미있게 보았습니다. 그런데 dB 스케일은 로그를 취한 것이라서 dB가 0일때가 입력과 출력이 같은 거 아닌가요...? 그래서 Q filter가 high frequency 범위를 cut-off 할 수 있으면 Q-filter를 통해서 나오는 값이 input과 output이 같아서 1인 것이고, 상대적으로 느린 외란에 대해서는 cut-off를 하지 못하여서 1이 아닌 값이 나오게 되는게 아닌지요...?

@ctrltubekr 7 ай бұрын

@@노승범-f6r 맞습니다~~! 로그 스케일 db가 0일 때 입출력이 같은건데 q필터가 1이라고 가정하신 것을 물어보신 것 같아서 크기로 착각하고 제가 잘못 설명 드린 것 같습니다 혼돈 드려서 죄송합니다🥲 정정 감사합니다😉🫶

@노승범-f6r 7 ай бұрын

@@ctrltubekr 아 감사합니다! 덕분에 DOB를 쉽게 이해하고 시뮬링크도 돌려보고 재미있었습니다! ㅎㅎ 근데 DOB가 모델 파라미터가 부정확해도 원하는 응답을 잘 따라가는 이유가 뭔가요 ㅎㅎ