튜닝 컨트롤러에 유전자 알고리즘 사용

비선형 시스템 (예 : 비선형 진자)을 제어하기위한 논문 을 읽었습니다 . 비선형 시스템을 타겟팅하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 것은 피드백 선형화 , 백 스텝핑 및 슬라이딩 모드 컨트롤러입니다.

필자의 경우 C ++에서 간단한 진자의 비선형 모델과 기타 조작기 문제를 제어하는 ​​이론적이고 실용적인 부분을 수행했습니다. 진자의 경우, 각도 변위 및 속도에 대한 추적 작업을 해결하기 위해 백 스텝핑 컨트롤러를 사용했습니다. 결과는

어디 $m=0.5, k=0.0001, L=.2$ 과 $g=9.81$.

결과는 좋습니다. 그러나 컨트롤러를 조정하는 데 시간이 오래 걸립니다. 대부분의 논문 은 PD, PID 및 백 스텝핑 컨트롤러와 같은 컨트롤러를 조정 하기 위해 유전자 알고리즘 을 사용 합니다. 나는이 분야에서 단서가없고 누군가가이 개념에 대해 약간의 지식을 밝히기를 바란다. 최소한 간단한 진자를 제어하기위한 MATLAB 샘플이 있다면 바람직하다.

지금까지 컨트롤러를 수동으로 조정하기 위해 C ++ / Qt에서 간단한 GUI를 설계했습니다. 아래 그림에서 스텝 기능에 대한 컨트롤러의 응답입니다.

파라미터 튜닝에 진화 적 방법 (GA는 그중 하나임)을 사용하는 것이 실제로 제어 영역에서 일반적인 방법 [1]입니다. 특히 비선형 시스템의 경우 최적의 매개 변수에 대한 분석 솔루션을 찾기가 어려울 수 있습니다. 혁신적인 방법은 거의 최적의 매개 변수를 효율적으로 검색하는 방법 중 하나입니다.

널리 사용되는 매우 성공적이고 보편적 인 방법은 CMA-ES 입니다. MATLAB을 포함 하여 많은 구현 이 있습니다. 다양한 형태의 폴 밸런싱이 종종 벤치 마크로 사용된다는 것을 알고 있습니다.

알고리즘을 적용하는 것은 일반적으로 그렇게 어렵지 않습니다. EA의 피트니스 기능이라고하는 결과의 성과를 평가하는 것이 일반적으로 가장 관여하는 부분입니다.

[1] PJ Fleming, RC Purshouse, 제어 시스템 엔지니어링의 진화 알고리즘 : 조사, 제어 엔지니어링 실습, 10 권, 11 호, 2002 년 11 월, 페이지 1223-1241, ISSN 0967-0661, http : //dx.doi. org / 10.1016 / S0967-0661 (02) 00081-3 .

유전자 알고리즘은 사용자가 시스템을 '미세 조정'할 필요를 없애고 컴퓨터가 시스템을 조정하는 방법을 파악할 수있게 해주는 기계 학습 기술입니다. 이 접근 방식의 장점은 연구원 / 사용자의 시간을 절약하고 종종 연구원 / 사용자가 스스로 달성 할 수있는 것보다 더 나은 시스템으로 이어질 수 있다는 것입니다.

유전자 알고리즘을 사용하는 일반적인 아이디어는 다음과 같은 몇 가지 기본 제어 흐름을 따릅니다.

Create_X_Number_Of_Random_Controllers()
while (Not_Yet_Satisfied_With_tuning)
    Score_Each_Controller_Based_On_Performance()
    Remove_Lowest_Performing_Controllers()
    Create_New_Controllers_By_Mixing_Best_Performers()
    Add_Slight_Randomness_For_Evolution()
Display_Top_Performer()

실제로이 원리를 쉽게 보여줄 수있는 가장 좋은 예는 유전자 진화를 사용하여 코스를 주행 할 수있는 차량을 디자인하는 '게임'입니다. 실제로는 직접 튜닝하지 않고도 미세 조정하려는 모든 시스템에 동일한 아이디어가 적용됩니다. 예 : http://rednuht.org/genetic_cars_2/

나는 당신이 유전자 알고리즘이라고 부르는 것에 혼란 스럽습니다. PD, PID 등 컨트롤러는 휴리스틱 또는 확률 론적 방법이 아니며 진화 알고리즘을 기반으로하지 않습니다. 대신, 시스템 응답의 극점과 0을 배치하여 원하는 성능 (오류 최소화, 응답 속도, 정착 시간, 안정성 및 교란 거부)을 제공 할 수 있도록하는 결정 론적 알고리즘입니다. 제 생각에는 좋은 학습 참고 자료는 Kuo의 자동 제어 시스템 책입니다. Raven의 자동 제어 공학 서적 에서 덜 엄격한 치료법을 찾을 수 있습니다 .