출처
| Adaptive Control 입문하기 System identification |
|---|
Created Date: 2018.09.06
Modified Date: 2018.09.06
revision 3
키워드: 적응제어, 시스템 식별, adaptive control, system identification
개발 환경: Matlab, Simulink
일단 system identification은 시스템의 파라미터를 찾기 위해 사용되는 아주아주 중요한 tool입니다. 하지만 system identification을 자세히 논하기 전에 일단
system model
을 알아야 합니다.
<그림1. system model>
위 그림처럼 크게 white box, gray box, black box 모델 이렇게 3가지가 있습니다.
White box model : 해당 시스템의 수학적 구조와 파라미터를 완벽하게 아는경우(즉, 완벽한 모델링). 제어에서 미분방정식을 풀수 있을정도로 완벽한 모델ex) 시뮬레이션 모델 - 실제 시스템이 아닌 가상의 시스템을 통해 데이터를 얻어야함. 따라서 모든 시스템의 방정식의 구조 및 파라미터를 정확히 알고 있어야함.
Gray box model : 해당 시스템의 수학적 구조와 파라미터를 '어느정도' 아는경우. 이 경우 실험 데이터를 통하여 상호보완함.
ex1) 마찰 - 마찰에 대한 수학모델은 다양하나 그에 필요한 파라미터는 거의 항상 실험을 통해 구해야함.ex2) 모터를 샀는데 데이터시트가 없음...
Black box model : 해당 시스템의 수학적 구조와 파라미터를 알수 없는 경우 또는 너무 복잡하여 구할수 없는 경우. 오로지 시스템의 시험 데이터를 통해서만 정보를 얻을수 있음.