맨위로가기 타임라인 바로가기

제어공학

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.
타임라인 바로가기
목차

1. 개요

제어공학은 시스템의 동작을 원하는 대로 제어하기 위한 공학 분야로, 3세기경 물시계에서 그 기원을 찾을 수 있다. 제어공학은 고전 제어 이론, 현대 제어 이론, 포스트 현대 제어 이론, 지능 제어 등 다양한 이론을 포함하며, 수학적 모델링을 기반으로 시스템의 안정성과 성능을 분석하고 설계한다. 제어 시스템은 자동 조절, 서보 기구, 프로세스 제어 등 다양한 산업 분야에 적용되며, 전기 회로, 디지털 신호 프로세서, 마이크로컨트롤러 등을 사용하여 구현된다. 제어공학은 전기공학, 기계공학, 메카트로닉스공학 등 다양한 분야에서 교육되며, 항공 우주, 자동차, 화학, 로봇 공학 등 다양한 산업 분야에서 활용된다.

2. 역사

제어 시스템의 역사는 기원전 3세기경 고대 이집트 크테시비오스의 물시계까지 거슬러 올라간다.[33] 이 물시계는 용기의 수위를 조절하여 시간을 측정했다. 17세기와 18세기 유럽에서는 오토마타와 같은 자동 장치가 등장했는데, 이는 똑같은 작업을 반복하는 춤추는 인형을 특징으로 하며 개루프 제어의 예시이다.

분별 증류탑 제어는 가장 어려운 응용 분야 중 하나이다.


피드백 또는 "폐루프" 자동 제어 장치의 중요한 이정표는 약 1620년경 코르넬리스 드레벨이 고안한 용광로의 온도 조절기와, 1788년 제임스 와트가 증기 기관의 속도 조절에 사용한 원심식 플라이볼 조정기가 있다.[33]

1868년 제임스 클러크 맥스웰은 논문 "On Governors"에서 미분 방정식을 사용하여 플라이볼 조정기의 불안정성을 설명했다.[33] 이는 수학적 제어 이론의 시작을 알리는 중요한 계기가 되었다.

제어 이론은 이후 크게 고전 제어, 현대 제어, 포스트 현대 제어, 비선형 제어 등으로 발전해왔다.[34]

  • 고전 제어 (19세기~1960년대)
  • 1868년, 제임스 클러크 맥스웰은 헌팅(hunting) 현상을 이론적으로 설명하고, 피드백 제어의 안정성 문제를 제기했다.
  • 에드워드 라우스(1877)와 아돌프 후르비츠(1895)는 라우스-후르비츠 안정 판별법을 통해 피드백 제어의 안정성 문제에 대한 해결책을 제시했다.
  • 20세기에 들어서 산업 발전과 자동화 요구 증대로 피드백 제어를 공통 개념으로 설명하려는 움직임이 활발해졌다.
  • 1932년, 해리 나이퀴스트는 재생 이론을 통해 피드백 증폭기의 안정 판별법을 제시했고, 이는 주파수 특성에 기반을 둔 방법이었다.
  • 헨드릭 W. 보드는 이 주파수 특성 기반 방법을 설계법으로 발전시켰다.
  • 1950년대 후반, 최적 제어 이론이 구축되었다. 이는 레프 폰트랴긴의 최대 원리(1956)와 리처드 벨만의 동적 계획법(1956)을 기반으로 하며, 로켓 유도 등에 사용된다.
  • 현대 제어 (1960년대~1980년대)
  • 1960년대, 루돌프 칼만은 전달 함수 대신 상태 방정식에 기반한 현대 제어 이론을 제안하고, 선형 시스템 이론 및 다변수 제어 이론을 체계화했다.
  • 포스트 현대 제어 (1980년대~2000년대)
  • 비선형 제어 (2000년대~)


컴퓨터 제어 도구의 발달로 이산 제어 시스템 공학의 필요성이 대두되었으며, 진화 알고리즘을 이용한 컴퓨터 자동 설계(CAD) 기술도 발전하고 있다.[11][12]

3. 제어 이론

제어 이론은 수리 모델을 사용하여 제어 시스템을 해석하고 설계하는 방법을 제공한다. 제어 이론은 크게 고전 제어 이론, 현대 제어 이론, 포스트 현대 제어 이론, 지능 제어 등으로 분류할 수 있다.[16]

자동 제어 시스템은 기원전 3세기경 고대 이집트의 크테시비오스가 발명한 물시계에서 그 기원을 찾을 수 있다. 이는 용기의 수위를 조절하여 시간의 흐름을 측정하는 장치였다. 17세기와 18세기 유럽에서는 춤추는 인형과 같은 오토마타가 유행했는데, 이는 개루프 제어의 예시이다. 폐루프 제어의 중요한 발전으로는 1620년경 코르넬리스 드레벨이 고안한 용광로 온도 조절기와 1788년 제임스 와트가 증기 기관의 속도 조절에 사용한 원심 조절기 등이 있다.

1868년 제임스 클러크 맥스웰은 논문 "On Governors"에서 미분 방정식을 사용하여 플라이볼 조정기의 불안정성을 설명했다. 이는 수학적 모델과 방법의 중요성을 보여주었으며, 수학적 제어 및 시스템 이론의 시작을 알렸다.[16]

이후 제어 이론은 20세기 기술 발전과 함께 크게 발전했다. 특히, 1950년대와 1960년대의 최적 제어 개발, 1970년대와 1980년대의 확률적, 강인, 적응형, 비선형 제어 방법의 발전은 제어 이론 발전에 큰 영향을 주었다. 이러한 발전은 우주 여행, 통신 위성, 항공기, 자동차 엔진, 화학 공정 등 다양한 분야에 응용되었다.

제어 공학은 원래 연속 시스템에 관한 것이었지만, 컴퓨터 제어 도구의 발달로 이산 제어 시스템 공학의 필요성이 제기되었다. 오늘날 많은 제어 시스템은 컴퓨터로 제어되며 디지털 및 아날로그 구성 요소로 구성된다. 설계 단계에서는 디지털 구성 요소를 연속 영역으로 매핑하거나, 아날로그 구성 요소를 이산 영역으로 매핑하는 두 가지 방법이 사용된다.

또한, 설계 기법은 수동 설계에서 컴퓨터 지원 설계(CAD)로 발전했으며, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 컴퓨터 자동 설계도 활용되고 있다.[11][12] 복원력 있는 제어 시스템은 계획된 교란뿐만 아니라 여러 유형의 예상치 못한 교란을 해결하기 위한 프레임워크로 확장되고 있다.[13]

3. 1. 고전 제어 이론

전달 함수라 불리는 선형적인 입출력 시스템으로 표현된 제어 대상을 중심으로, 주파수 응답 등을 평가하여 원하는 동작을 달성하는 것을 목표로 하는 이론이다.[16]

3. 2. 현대 제어 이론

제어이론은 주로 수학을 이용해 수리 모델을 대상으로 하는 제어와 관련된 이론이다.[16] 어떤 제어 이론이든 '''모델의 표현 방법''', '''해석 기법(안정성 등)''', '''제어 시스템 설계 방법'''이라는 세 가지 축을 제공한다.

고전 제어 이론과 현대 제어 이론(Modern control theory영어[17])은 제어 이론에서 가장 주요한 두 가지 이론이며, 이 외에도 포스트 현대 제어 이론과 지능 제어(Intelligent control영어[18][19]) 등이 있다.

현대 제어 이론은 상태 방정식이라고 불리는 1계 상미분 방정식으로 표현된 제어 대상을 다룬다. 이 이론은 다양한 수학적 지식을 응용하여 안정성, 시간 응답, 주파수 응답 등을 평가하고, 이를 통해 원하는 동작을 달성하는 것을 목표로 한다.

현대 제어 이론의 주요 분야는 다음과 같다.

3. 3. 포스트 현대 제어 이론



데이비드 퀸 메인(David Quinn Mayne, 1930~2024)은 모델 예측 제어(MPC) 알고리즘을 분석하는 엄밀한 수학적 방법을 초기 개발한 사람 중 한 명이다. MPC의 가장 큰 장점은 비선형성과 하드 제약 조건을 간단하고 직관적인 방식으로 처리할 수 있다는 것이다.[3]

3. 4. 지능 제어

퍼지 제어[29][30][31], 뉴럴 네트워크 제어[32], 유전 알고리즘, 전문가 시스템 등을 활용한다.

4. 제어 시스템

제어 시스템은 입력, 출력, 피드백 등을 통해 시스템의 동작을 제어하는 시스템이다. 제어공학은 가정용 세탁기에서 고성능 전투기에 이르기까지 다양한 제어 시스템에서 필수적인 역할을 한다. 제어 시스템은 기계적, 전기적, 유체, 화학적, 재무적 또는 생물학적일 수 있으며, 그 수학적 모델링, 분석 및 제어기 설계는 시간, 주파수, 복소 s 영역 등에서 제어 이론을 사용한다.

전기 회로, 디지털 신호 프로세서, 마이크로컨트롤러는 모두 제어 시스템을 구현하는 데 사용될 수 있다. 제어공학은 여객기의 비행 및 추진 시스템, 자동차의 크루즈 컨트롤 등 다양한 분야에 응용된다.

제어 엔지니어는 제어 시스템을 설계할 때 피드백을 활용하는 경우가 많다. PID 제어기가 대표적인 예시이다. 크루즈 컨트롤이 있는 자동차에서는 차량의 속도를 지속적으로 감시하고 모터의 토크를 조정하는 데 피드백을 활용한다.

피드백 외에도 개루프 제어를 활용할 수 있는데, 센서 없이 미리 정해진 주기로 작동하는 세탁기가 그 예시이다.

제어 시스템은 제어 방식과 목적에 따라 여러 종류로 나눌 수 있다. (하위 섹션 '제어 시스템의 분류' 참조)

4. 1. 제어 시스템의 분류


  • 자력 제어와 타력 제어: 조작량을 발생시키는 데 필요한 에너지를 제어 대상에서 얻는지, 보조 에너지원에서 얻는지에 따라 분류한다.[33]
  • 산업적 응용 분야[33]
  • 자동조정: 제어 대상량을 일정하게 유지하는 것(정치 제어)을 목적으로 한다.
  • 서보 기구: 제어 대상량을 목표치의 임의의 변화에 따르게 하는 것(추치 제어, 추종 제어 또는 자동 추적)을 목적으로 한다.
  • 프로세스 제어: 정치 제어 또는 여러 제어 대상량의 비율을 일정하게 유지하는 것(비율 제어)을 목적으로 한다.
  • 연속 제어와 샘플링 제어: 샘플링 제어에서는 Z 변환 등이 사용된다.[33]
  • 최적화 제어와 최적 제어[33]
  • 최적화 제어: 계의 정상 상태를 최적(효율이나 수익이 극대화되는) 상태로 유지하는 제어이다. 최대 경사법, 정점 유지법 등이 있다.
  • 최적 제어: 동적 최적화를 위한 제어이다. 최대 원리나 동적 계획법 등이 있다.

5. 응용 분야

제어공학은 간단한 가정용 세탁기에서 고성능 전투기에 이르기까지 다양한 제어 시스템에서 필수적인 역할을 한다.[3] 수학적 모델링을 사용하여 물리적 시스템을 입력, 출력 및 다양한 동작 특성을 가진 구성 요소의 관점에서 이해하고, 제어 시스템 설계 도구를 사용하여 해당 시스템에 대한 제어기를 개발하며, 사용 가능한 기술을 이용하여 물리적 시스템에 제어기를 구현하는 것을 목표로 한다.[3]

자동 제어 시스템은 2천 년 전에 처음 개발되었다. 기록상 최초의 피드백 제어 장치는 기원전 3세기경 이집트 알렉산드리아의 고대 크테시비오스의 물시계로 여겨진다.[3]

5. 1. 산업 분야

제어 이론의 실용적인 응용은 광범위하다. 제어공학은 여객기의 비행 및 추진 시스템, 현대 자동차의 크루즈 컨트롤을 비롯한 다양한 분야에서 활용된다. 또한 화학 공정 제어, 로봇 제어, 자동화 시스템 등 산업 전반에 걸쳐 널리 응용되고 있다.[3]

5. 2. 기타 분야

전기 회로, 디지털 신호 프로세서, 마이크로컨트롤러 등을 사용하여 제어 시스템을 구현할 수 있다. 제어공학은 여객기의 비행 및 추진 시스템에서 자동차의 크루즈 컨트롤에 이르기까지 광범위한 응용 분야를 가지고 있다.[3] 과학, 재무 관리, 인간 행동 등 다양한 분야에서 응용될 수 있다.

6. 교육 및 직업

전 세계 많은 대학에서 제어공학 강좌는 주로 전기공학과 기계공학에서 가르치지만, 일부 강좌는 메카트로닉스공학[4] 및 항공우주공학[4]에서도 제공된다. 대부분의 제어 기술이 오늘날 컴퓨터, 특히 임베디드 시스템(자동차 분야와 같이)을 통해 구현되므로 컴퓨터 과학과 관련이 있다. 화학공학 내의 제어 분야는 종종 공정 제어로 알려져 있으며, 주로 공장의 화학 공정에서 변수 제어를 다룬다. 이는 모든 화학 공학 프로그램의 학부 교육과정의 일부로 가르쳐지며 제어 공학과 동일한 원리를 많이 사용한다. 적절한 모델을 도출할 수 있는 모든 시스템에 적용될 수 있으므로 다른 공학 분야도 제어 공학과 겹친다. 이탈리아의 경우 제어 공학을 전문으로 하는 여러 자동화 및 로봇 공학 석사 과정이 있고, 셰필드 대학교의 자동 제어 및 시스템 공학과[5], 미국 해군사관학교의 로봇 및 제어 공학과[6], 이스탄불 기술 대학교의 제어 및 자동화 공학과[7] 와 같이 전문적인 제어 공학 학과가 존재한다.

제어공학은 과학, 재무 관리, 심지어 인간 행동을 포함한 다양한 응용 분야를 가지고 있다. 제어공학 학생들은 시간 및 복소 s 영역을 다루는 선형 제어 시스템 과정부터 시작할 수 있으며, 이는 기초 수학과 라플라스 변환에 대한 철저한 배경 지식을 필요로 하는 고전 제어 이론이다. 선형 제어에서 학생들은 주파수 및 시간 영역 분석을 수행한다. 디지털 제어 및 비선형 제어 과정은 각각 Z 변환과 대수를 필요로 하며 기본적인 제어 교육을 완성한다고 할 수 있다.

제어공학자의 경력은 학사 학위로 시작하여 대학 과정을 통해 계속될 수 있다. 제어공학 학위는 일반적으로 전기 또는 기계 공학 학위와 함께하지만 화학 공학 학위와 함께 할 수도 있다. ''제어 공학'' 설문 조사에 따르면, 응답한 사람들 대부분은 다양한 형태의 자신의 경력에서 제어 공학자였다.[8]

"제어 공학자"로 분류되는 직업은 많지 않으며, 대부분은 제어 공학이라는 포괄적인 경력과 약간의 유사성을 가진 특정 직업이다. 2019년 설문 조사에 참여한 제어 공학자의 대부분은 시스템 또는 제품 설계자이거나 제어 또는 계측기 엔지니어이다. 대부분의 직업은 공정 공학 또는 생산 또는 유지 보수와 관련이 있으며, 제어 공학의 변형이다.[8]

항공 우주 회사, 제조 회사, 자동차 회사, 전력 회사, 화학 회사, 석유 회사 및 정부 기관에 많은 일자리가 있다. 제어 공학자를 채용하는 곳에는 Rockwell Automation, NASA, Ford, Phillips 66, 이스트만, Goodrich와 같은 회사가 있다.[9] 제어 공학자는 Lockheed Martin Corp.에서 연간 66000USD를 벌 수 있다. 또한 General Motors Corporation에서 연간 최대 96000USD를 벌 수 있다.[10] 일반적으로 정유소 및 특수 화학 플랜트에서 발견되는 공정 제어 엔지니어는 연간 90000USD 이상을 벌 수 있다.

참조

[1] 웹사이트 Systems & Control Engineering FAQ {{!}} Electrical Engineering and Computer Science https://engineering.[...] Case Western Reserve University 2017-06-27
[2] 서적 Advanced Control Engineering Butterworth-Heinemann
[3] 웹사이트 Professor David Q Mayne FREng FRS 1930 - 2024 https://www.imperial[...] Imperial College London news 2024-06-14
[4] 서적 Mechatronics and Automation Engineering
[5] 웹사이트 ACSE - The University of Sheffield https://www.sheffiel[...] 2015-03-17
[6] 웹사이트 WRC Home http://www.usna.edu/[...] 2019-11-19
[7] 웹사이트 İTÜ Control and Automation Engineering https://kontrol.itu.[...] 2022-12-05
[8] 웹사이트 Career & Salary Report https://www.controle[...] 2022-12-05
[9] 웹사이트 Systems & Control Engineering FAQ {{!}} Computer and Data Science/Electrical, Computer and Systems Engineering http://engineering.c[...] 2019-10-30
[10] 웹사이트 Control Systems Engineer Salary {{!}} PayScale https://www.payscale[...] 2019-10-30
[11] 학술지 Performance-based control system design automation via evolutionary computing http://eprints.gla.a[...]
[12] 학술지 CAutoCSD-evolutionary search and optimisation enabled computer automated control system design http://eprints.gla.a[...]
[13] 학술지 2009 2nd Conference on Human System Interactions https://digital.libr[...]
[14] 서적 Modern control engineering Prentice hall
[15] 서적 Control systems engineering John Wiley & Sons
[16] 서적 Mathematical Control Theory: An Introduction Birkhäuser
[17] 서적 Modern control theory Pearson education India
[18] 서적 Intelligent systems and control principles and applications Oxford University Press, Inc.
[19] 서적 Intelligent control systems: an introduction with examples Springer Science & Business Media
[20] 서적 Linear system theory: the state space approach Courier Dover Publications
[21] 서적 Optimal control theory: an introduction Courier Corporation
[22] 서적 Foundations of optimal control theory Minnesota Univ Minneapolis Center For Control Sciences
[23] Scholarpedia Optimal control Optimal_control
[24] 간행물 有限時間整定制御と制御理論
[25] 서적 Nonlinear system theory Johns Hopkins University Press
[26] 서적 Adaptive control Courier Corporation
[27] 서적 Adaptive control: stability, convergence and robustness Courier Corporation
[28] 서적 Adaptive control: algorithms, analysis and applications Springer Science & Business Media
[29] 서적 Fuzzy control Addison-wesley
[30] 서적 An introduction to fuzzy control Springer Science & Business Media
[31] Scholarpedia Fuzzy control Fuzzy_control
[32] 서적 Neural networks for control MIT press
[33] 서적 自動制御 丸善
[34] 서적 制御工学の基礎 東京電機大学出版局

관련 사건 타임라인

( 최근 20개의 뉴스만 표기 됩니다. )


본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com