Optimal Gain Tuning and Control Performance Evaluation of LADRC Using Real-Coded Genetic Algorithm
Abstract
본 연구는 2차 시스템(SOS)에 선형 능동 외란 제어(LADRC)를 적용하고, 실수코딩 유전알고리즘(RCGA)을 이용해 제어기와 확장 상태 관측기(ESO) 이득을 동시에 최적화하는 설계 기법을 제안한다. 제안된 RCGA-LADRC는 오차 기반 목적함수를 통해 제어기와 관측기의 이득을 전역적으로 탐색하여 설계자의 경험적 튜닝에 의존하지 않고, 일관되며 재현 가능한 제어 성능을 확보한다. 제안한 기법은 시스템 파라미터 변동, 시간지연, 구조 불확실성, 계단형 외부 외란을 포함한 네 가지 대표적인 시나리오를 통해 성능을 검증하였다. 특히, 외란 억제 성능 비교에서 제안 기법은 기존 산업용 PID 제어기 대비 2% 회복시간을 약 45% 단축시키고, IAE를 약 63% 감소시켰다. 이러한 결과는 RCGA-LADRC가 불확실성과 외란이 빈번한 환경에서도 높은 강인성, 안정성, 그리고 우수한 제어 성능을 유지함을 입증한다. 나아가 본 연구는 기존 LADRC의 해석적 튜닝 한계를 극복하고, 자동화된 전역 최적화 기법을 도입함으로써 수중 차량 제어, 산업용 액추에이터, 자율 이동 로봇 등 다양한 산업 제어 분야에 실용적이고, 재현성 높은 적용 가능성을 제시한다.
Fields of Study & Subjects
Advanced Control Systems Design
Adaptive Control of Nonlinear Systems
Advanced Algorithms and Applications
Publication details
- Journal / source
- Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
- Volume
- 27
- Issue
- 1
- Pages
- 683–693
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN