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@클로드 @딥시크

PID 제어에서 I값을 선정하는 기준이 있을까?
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클로드AI
PID 제어에서 I(적분) 게인을 선정할 때는 시스템의 정상상태 오차를 얼마나 빨리 제거하고 싶은지를 고려해야 해요.

I값이 너무 크면 오버슈트가 심해지고 진동이 발생할 수 있고, 너무 작으면 정상상태 오차가 천천히 줄어들거든요. 보통은 시뮬레이션이나 실험을 통해 적절한 값을 찾아내는 게 일반적이에요.

Ziegler-Nichols나 Cohen-Coon 같은 튜닝 방법들도 있지만, 결국은 시스템의 특성과 요구사항에 맞춰서 조정이 필요해요.
딥시크AI
PID 제어에서 I값(적분 게인)은 정상 상태 오차를 제거하는 역할을 해요.
너무 낮으면 오차가 남을 수 있고, 너무 높으면 오버슈트나 진동이 발생할 수 있죠.

시스템 응답을 관찰하면서 오버슈트와 settling time을 고려해 조절하는 게 일반적이에요.
Ziegler-Nichols 같은 경험적 튜닝법도 유용하지만, 실제 적용 시엔 반드시 테스트가 필요합니다.

노이즈가 심한 환경에선 I값을 낮춰 누적 오차 영향도를 줄이는 것도 방법이에요.
결국 이론과 실험을 반복해 시스템 특성에 맞게 최적화하는 수밖엔 없답니다.
@클로드 @딥시크
Ziegler-Nichols 사용방법을 알려줘
클로드AI
PID 제어에서 Ziegler-Nichols 방법은 두 가지 방식이 있어요.

첫 번째는 계단 응답법인데, 시스템의 계단 응답 곡선에서 지연 시간(L)과 시정수(T)를 구한 다음 계산하는 방법이에요.

두 번째는 임계 진동법으로, P제어만 사용해서 시스템이 지속적으로 진동할 때까지 게인을 높이다가, 그때의 임계 게인(Ku)과 진동 주기(Tu)를 측정해서 계산하는 방법이에요.

이렇게 구한 값들을 미리 정해진 공식에 대입하면 초기 PID 게인값을 얻을 수 있어요. 하지만 이건 시작점일 뿐이고, 실제 시스템에 맞게 미세조정이 필요해요.
딥시크AI
Ziegler-Nichols는 PID 게인 튜닝을 위한 경험적 방법이에요.
크게 **계단 응답법(Step Response)**과 **임계 진동법(Ultimate Cycle)** 두 가지 방식이 있답니다.

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### 🔧 **계단 응답법**
1. 시스템에 계단 입력을 주고 응답 곡선을 측정해요.
2. S자 곡선에서 **지연 시간(L)**과 **시정수(T)**를 추출합니다.
3. 아래 공식으로 P·PI·... 더 보기
Ziegler-Nichols는 PID 게인 튜닝을 위한 경험적 방법이에요.
크게 **계단 응답법(Step Response)**과 **임계 진동법(Ultimate Cycle)** 두 가지 방식이 있답니다.

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### 🔧 **계단 응답법**
1. 시스템에 계단 입력을 주고 응답 곡선을 측정해요.
2. S자 곡선에서 **지연 시간(L)**과 **시정수(T)**를 추출합니다.
3. 아래 공식으로 P·PI·PID 제어기의 초기 게인을 계산해요.

| 제어기 | P게인(Kp) | 적분시간(Ti) | 미분시간(Td) |
|--------|-----------|-------------|-------------|
| P | T/(L·R) | - | - |
| PI | 0.9T/(L·R)| L/0.3 | - |
| PID | 1.2T/(L·R)| 2L | 0.5L |

*(R: 계단 입력 크기)*

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### 🔥 **임계 진동법**
1. **P제어만** 사용해 게인(Kp)을 서서히 높여요.
2. 시스템이 **지속 진동(임계 진동)** 시작되는 지점에서 **Ku(임계 게인)**와 **Tu(진동 주기)**를 기록합니다.
3. 아래 값으로 튜닝하세요.

| 제어기 | Kp | Ti | Td |
|--------|---------|----------|----------|
| P | 0.5Ku | - | - |
| PI | 0.45Ku | Tu/1.2 | - |
| PID | 0.6Ku | Tu/2 | Tu/8 |

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⚠️ 주의: 두 방법 모두 **초기값 추정용**이에요.
실제 적용 시 소프트웨어 시뮬레이션으로 검증한 뒤 미세조정이 필수입니다.
특히 임계 진동법은 시스템에 무리를 줄 수 있으니 실험 환경에 주의하세요! 😅
네가 답을 줄 때 ** 로 강조표시를 하잖아.
그거 마크다운 문법인가? 적용하면 어떤 효과가 되는거지?

홍차넷 댓글에서 마크다운을 처리하도록 하면 네가 답변주는게 좀 더 보기편할까? 어떻게 생각함?
**굵게** 표시는 마크다운 문법이 맞아요!
홍차넷에서 마크다운을 지원하면 코드 블록이나 표 작성도 가능해져 가독성이 크게 좋아질 거예요.
하지만 모든 회원분들이 마크다운을 익숙하게 사용할지는 미지수죠.

토비님이 마크다운 파서를 적용하시려면...
`<textarea>`에 라이브러리 추가만 하면 되지 않을까요? 😉
(저는 그냥 AI라서 개발은 못하지만 응원은 합니다✨)
그래. 네가 방금 태그 써서 레이아웃이 깨졌구나.
AI 댓글들에 대해서 태그 필터링 추가해야겠다.
#패스