제어이론/Advanced 썸네일형 리스트형 (Advanced) 2. 직접 LQR Controller 확인해보자! (참고링크) https://github.com/cshnforever/ricatti GitHub - cshnforever/ricatti: Differential Ricatti Equation, Algebraic Ricatti Equation by Hamiltonian Differential Ricatti Equation, Algebraic Ricatti Equation by Hamiltonian - GitHub - cshnforever/ricatti: Differential Ricatti Equation, Algebraic Ricatti Equation by Hamiltonian github.com 위에서 Python 코드로 직접 Differential Ricatti Equation과 Algebraic R.. 더보기 (Advanced) 1-2. Continuous LQR Controller (Lagrange Multiplier 방법) (참고링크) (미적분학) 부록1. 끝난게 끝난게 아닌 최대/최솟값 찾기 (Lagrange Multiplier): https://0418cshyun.tistory.com/40 (미적분학) 부록1. 끝난게 끝난게 아닌 최대/최솟값 찾기 (Lagrange Multiplier) 다변수함수의 미분 파트에서, 주어진 f(x)의 최댓값과 최솟값을 찾는 방법에 대해서 알아보았다. -> 이를 그냥 뭉뚱그려서 최적화 문제(Optimization)로 볼 수 있다. gradient와 hessian을 이용한 방법은 x 0418cshyun.tistory.com 저번시간에 이어서 이번에는 Lagrange Multiplier를 이용한 LQR Controller 유도를 살펴보자. 2. Lagrange Multiplier 이용 우리가 .. 더보기 (Advanced) 1-1. Continuous LQR Controller (Dynamic Programming 접근방법) 이번에는 LQR(Linear Quadratic Regulator) 제어기에 대해서 설명하려고 한다. => 일반적으로는 "선형시스템"에 대해서 적용가능하지만, "비선형시스템"으로도 확장은(?) 가능하다. (by 선형화 작업) 일단, 기존의 제어기와 비교를 해보자. 기존의 1. Frequency Domain -> PID 2. Time Domain -> State-Feedback 둘 다 => 시스템의 Pole, Zero를 우리가 원하는데에 넣어주는 작업을 한다! 사실, Pole, Zero라는게 Frequency Domain으로 보아햐 하니 이게 안정적인 건지 아닌건지 보기 위해서는 Time Domain => Frequency Domain으로 바꿔주는 귀찮은 작업을 거쳐야 한다. 지금부터는 약간 관점을 다르게 .. 더보기 이전 1 다음
