어댑티브 컨트롤

Adaptive control

적응 제어는 컨트롤러가 사용하는 제어 방법으로, 파라미터가 변화하거나 초기에 [1]불확실한 제어 시스템에 적응해야 합니다.예를 들어, 항공기가 비행함에 따라 연료 소비의 결과로 질량이 서서히 감소한다. 이러한 변화하는 조건에 스스로 적응하는 제어 법칙이 필요하다.적응 제어는 이러한 불확실하거나 시간 변동적인 매개변수에 대한 경계에 대한 선험적 정보를 필요로 하지 않는다는 점에서 강력 제어와 다르다. 강력한 제어는 변경이 주어진 범위 내에 있는 경우 제어 법칙을 변경할 필요가 없음을 보장하는 반면 적응 제어는 제어 법칙 자체를 변경하는 것과 관련이 있다.

모수 추정

적응 제어의 기초는 시스템 식별의 한 분야인 파라미터 추정입니다.일반적인 추정 방법으로는 재귀 최소 제곱과 경사 강하법이 있다.이 두 가지 방법 모두 실시간으로(즉, 시스템이 작동할 때) 추정치를 수정하는 데 사용되는 업데이트 법칙을 제공합니다.리아푸노프의 안정성은 이러한 갱신 법칙을 도출하고 수렴 기준을 나타내기 위해 사용됩니다(일반적으로 지속적 들뜸; 이 조건의 완화는 동시 학습 적응 제어에서 연구됩니다).투영 및 정규화는 일반적으로 추정 알고리즘의 견고성을 개선하기 위해 사용됩니다.

적응 제어 기술의 분류

일반적으로 다음 항목을 구분해야 합니다.

  1. 피드포워드 어댑티브 컨트롤
  2. 피드백 어댑티브 컨트롤

사이뿐만 아니라

  1. 직접적 방법
  2. 간접적인 방법
  3. 하이브리드 방식

직접 방법은 추정된 파라미터가 적응형 컨트롤러에서 직접 사용되는 파라미터인 방법입니다.반대로 간접적인 방법은 추정된 매개변수를 사용하여 [2]필요한 컨트롤러 매개변수를 계산하는 방법입니다.하이브리드 방법은 모수의 추정과 제어 법칙의 직접 수정에 모두 의존한다.

MRAC
MIAC

피드백 적응 제어에는 몇 가지 광범위한 범주가 있습니다(분류는 다양할 수 있습니다).

  • 듀얼 어댑티브 컨트롤러– 듀얼 컨트롤 이론 기반
    • 최적의 듀얼 컨트롤러– 설계 곤란
    • 최적성이 떨어지는 듀얼 컨트롤러
  • 비듀얼 적응형 컨트롤러
    • 어댑티브 폴 배치
    • 극한 탐색 컨트롤러
    • 반복 학습 제어
    • 게인 스케줄링
    • 모델 레퍼런스 적응형 컨트롤러(MRAC) – 원하는 폐쇄 루프 성능을 정의하는 레퍼런스 모델 통합
      • 그라데이션 최적화 MRAC – 퍼포먼스가 기준과 다를 경우 로컬 규칙을 사용하여 파라미터를 조정합니다.예: "MIT 규칙"
      • 안정성에 최적화된 MRAC
    • 모델식별어댑티브컨트롤러(MIAC)– 시스템 가동 중에 시스템 식별 실행
      • 신중한 적응형 컨트롤러 – 현재 SI를 사용하여 제어 법칙을 수정하여 SI의 불확실성을 허용합니다.
      • 확실도 등가 적응형 컨트롤러– 현재의 SI를 진정한 시스템으로 간주하여 불확실성이 없다고 가정합니다.
        • 비모수 적응 제어기
        • 파라메트릭 적응형 컨트롤러
          • 명시적 파라미터 적응형 컨트롤러
          • 암묵적 파라미터 적응형 컨트롤러
    • 다중 모델 – 불확실성 영역에 분포된 다수의 모델을 사용하고 플랜트와 모델의 반응을 기반으로 합니다.매 순간 하나의 모델이 선택되며,[3] 이는 일부 메트릭에 따라 발전소에 가장 가까운 모델이다.
여러 모델을 사용한 적응형 제어

어댑티브 컨트롤에 대한 몇 가지 특별한 주제도 소개될 수 있습니다.

  1. 이산 시간 프로세스 식별에 기반한 적응형 제어
  2. 모델 참조 제어[4] 기술에 기반한 어댑티브 제어
  3. 연속 시간 프로세스 모델을 기반으로 한 적응형 제어
  4. 다변수 프로세스[5] 적응 제어
  5. 비선형 프로세스의 적응 제어
  6. 동시 학습 적응 제어 - 시스템 클래스에[6][7] 대한 매개 변수 수렴을 위해 지속적인 여기 조건을 완화합니다.

최근 적응 제어는 퍼지 및 뉴럴 네트워크와 같은 지능형 기술과 결합되어 퍼지 제어와 같은 새로운 개념을 이끌어 내고 있습니다.

적용들

적응형 제어 시스템을 설계할 때 수렴 및 건전성 문제에 대한 특별한 고려가 필요하다.랴푸노프 안정성은 일반적으로 제어적응법칙 및 을 도출하기 위해 사용됩니다.

  • 1개의 동작 포인트에 대해 구현 단계에서 후속 고정 리니어 컨트롤러의 자가 조정
  • 모든 동작 포인트에 대해 구현 단계 중에 이후에 수정된 견고한 컨트롤러의 자가 조정
  • 노화, 드리프트, 마모 등으로 인해 프로세스 동작이 변경될 경우 요청에 따라 고정 컨트롤러의 자가 조정
  • 비선형 또는 시간 가변 프로세스를 위한 선형 컨트롤러의 적응 제어
  • 비선형 프로세스를 위한 비선형 컨트롤러의 적응 제어 또는 자가 조정 제어
  • 다변수 프로세스(MIMO 시스템)용 다변수 컨트롤러의 적응 제어 또는 자가 조정 제어

일반적으로 이러한 방법은 공정 정역학 및 역학 모두에 대해 컨트롤러를 조정합니다.특수한 경우 적응은 정적 동작만으로 제한될 수 있으며, 정상 상태에 대한 특성 곡선에 기초한 적응 제어 또는 정상 상태를 최적화하는 극단값 제어로 이어질 수 있습니다.따라서 적응 제어 알고리즘을 적용하는 방법은 여러 가지가 있습니다.

어댑티브 컨트롤의 특히 성공적인 적용은 어댑티브 플라이트 [8][9]컨트롤입니다.이 작업은 랴푸노프 인수를 사용하여 모델 참조 적응 제어 체계의 안정성을 보장하는 데 초점을 맞추고 있다.폴트 톨러런스 어댑티브 [10]컨트롤을 포함하여 몇 가지 성공적인 비행 테스트 데모가 수행되었습니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Chengyu Cao, Lili Ma, Yunjun Xu (2012). ""Adaptive Control Theory and Applications", Journal of Control Science and Engineering'". 2012 (1): 1, 2. doi:10.1155/2012/827353. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)CS1 유지: 여러 이름: 작성자 목록(링크)
  2. ^ Astrom, Karl (2008). adaptive control. Dover. pp. 25–26.
  3. ^ Narendra, Kumpati S.; Han, Zhuo (August 2011). "adaptive control Using Collective Information Obtained from Multiple Models". IFAC Proceedings Volumes. 18 (1): 362–367. doi:10.3182/20110828-6-IT-1002.02237.
  4. ^ Lavretsky, Eugene; Wise, Kevin (2013). Robust adaptive control. Springer London. pp. 317–353. ISBN 9781447143963.
  5. ^ Tao, Gang (2014). "Multivariable adaptive control: A survey". Automatica. 50 (11): 2737–2764. doi:10.1016/j.automatica.2014.10.015.
  6. ^ Chowdhary, Girish; Johnson, Eric (2011). "Theory and flight-test validation of a concurrent learning adaptive controller". Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 34 (2): 592–607. doi:10.2514/1.46866.
  7. ^ Chowdhary, Girish; Muehlegg, Maximillian; Johnson, Eric (2014). "Exponential parameter and tracking error convergence guarantees for adaptive controllers without persistency of excitation". International Journal of Control. 87 (8): 1583–1603. doi:10.2514/1.46866.
  8. ^ Lavretsky, Eugene (2015). "Robust and Adaptive Control Methods for Aerial Vehicles". Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. pp. 675–710. doi:10.1007/978-90-481-9707-1_50. ISBN 978-90-481-9706-4.
  9. ^ Kannan, Suresh K.; Chowdhary, Girish Vinayak; Johnson, Eric N. (2015). "Adaptive Control of Unmanned Aerial Vehicles: Theory and Flight Tests". Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. pp. 613–673. doi:10.1007/978-90-481-9707-1_61. ISBN 978-90-481-9706-4.
  10. ^ Chowdhary, Girish; Johnson, Eric N; Chandramohan, Rajeev; Kimbrell, Scott M; Calise, Anthony (2013). "Guidance and control of airplanes under actuator failures and severe structural damage". Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 36 (4): 1093–1104. doi:10.2514/1.58028.

추가 정보

  • B. Egardt, 적응형 컨트롤러의 안정성뉴욕: Springer-Verlag, 1979년.
  • I. D. Landau, 어댑티브 컨트롤:모델 레퍼런스 어프로치.뉴욕: 마르셀 데커, 1979년.
  • P. A. Ioannou 및 J. Sun, 강력한 적응 제어.어퍼 새들 리버, 뉴저지주: 프렌티스 홀, 1996년.
  • K. S. Narrendra와 A.M. Annaswamy, 안정적인 적응 시스템.NJ, Englewood Cliffs: 프렌티스 홀, 1989년, 도버 출판사, 2004년.
  • S. Sastry와 M.Bodson, 어댑티브 컨트롤:안정성, 컨버전스 및 견고성프렌티스 홀, 1989년
  • K.J. 아스트롬과 B.비튼마크, 적응 제어 장치입니다애디슨 웨슬리, 1995년
  • I.D. Landau, R. Lozano, M.사드, 적응 제어 장치입니다뉴욕, 뉴욕: Springer-Verlag, 1998.
  • G. Tao, 어댑티브 컨트롤 설계 및 분석.Hoboken, NJ: Wiley-Intercience, 2003.
  • P. A. 요안누와 B.Fidan, 어댑티브 컨트롤 튜토리얼.SIAM, 2006.
  • G.C. Goodwin 및 K.S. Sin, 적응 필터링 예측 및 제어.프린티스홀, 1984년.
  • M. Krstic, I. Kanellakopoulos 및 P. V. Kokotovic, 비선형 및 적응 제어 설계.와일리 인터사이언스, 1995년
  • P. A. Ioannou 및 P. V. Kokotovic, 축소 모델을 사용하는 적응형 시스템.Springer Verlag, 1983년.
  • Annaswamy, Anuradha M.; Fradkov, Alexander L. (2021). "A historical perspective of adaptive control and learning". Annual Reviews in Control. 52: 18–41. arXiv:2108.11336. doi:10.1016/j.arcontrol.2021.10.014. S2CID 237290042.

외부 링크