제어_{(r1 문단 편집)}

== 현실의 제어 ==
현실의 제어는 공학의 하위 분야인 [[제어공학]]에서 다룬다. 일반적으로 제어하려는 대상의 특성을 알고 있기 때문에 Open-loop 제어를 하면 충분하다. 여기에 외란에 대해서 알고 있고 측정이 가능하면 추가적인 제어를 넣고 혹시 모르니 PID를 안전빵으로 넣는다. 사실상 대부분의 제어는 경험+PID만으로 거의 확실하게 가능하다.

예를 들어 자동차를 생각하면(제어 대상 중에 가장 골치 아픈 녀석 중 하나) 엔진 스로틀을 얼마 정도 밟으면 어느 정도 힘이 나온다는 것은 알고 있다. 이를 통해 크루즈 컨트롤을 한다고 할 때, 목표 속도가 있으면 그에 맞는 가속 페달 정보를 입력하면 끝이다(open-loop 제어). 하지만 세상은 그렇게 호락호락하지 않으며, 오르막 내리막이 있다.-- 오르막을 가면 차량 속도가 줄어들고 이를 보상하기 위한 경사도를 측정할 수 있다고 치자. 그러면 경사도 얼마에는 엔진 출력 얼마를 더해주면 된다는 정보를 통해 추가적인 입력을 넣어주게 된다. 하지만 그것이 다가 아니다. 바람이 앞에서 불거나 하면 속도가 줄어들 것이다. 이런 경우에는 PID 제어가 힘을 쓰게 된다. 줄어든 만큼의 속도를 보상하여 목표 속도에 맞게 제어를 한다.

다른 제어이론은 특수한 상황에 맞춰 특수한 경우에 사용하거나 반대로 좀 더 경험을 배제하고 모든 상황에 맞는 제어기를 위한 것이다.

예를 들어 하드디스크 모터제어는 매우 빠르고 정확해야만 한다. 이럴 경우에는 모든 동역학정보와 모델을 체계적으로 세워서 최선의 제어성능을 위해 LQR이라는 최적제어를 수행한다. 혹시 더 좋은 성능을 위해서는 Model Predictive Control이나 비선형성을 반영한 Sliding Mode Control을 활용할 수 있다.

아니면 새로운 비행기를 만드는데 경험이 하나도 없다. 그런데도 어느 정도 제어가 가능해야 하는데 이를 위해서 경험없이 PID를 쓰면 상황에 따라 제어 불능에 빠지는 경우가 생긴다. 이를 방지하기 위해서 좀 더 넓은 범위의 제어가 가능한 LQG나 Sliding Mode Control을 사용하면 최적의 성능은 아니지만 어느 정도 안전한 제어 성능을 낼 수 있다.

[[분류:시스템 과학]]
[각주]

[include(틀:문서 가져옴/나무위키, title=제어, version=173, uuid=41150e37-0956-4eb1-9e6f-b512037a812b)]

요약

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