Adam Optimizer를 활용한 PID 제어기 튜닝 최적화에 관한 연구
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- DGIST 기초학부
- 활동 유형
- 동아리활동
- 교과 과목
- 프로그래밍, 수학Ⅱ, 물리학Ⅰ
- 탐구 키워드
- 코딩
2026-05-21
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내용 요약
PID 제어기의 P, I, D gain 튜닝이 경험적 조정에 의존하여 시간이 오래 걸리고 불안정하다는 한계를 문제로 설정함
제어 성능을 평가하기 위해 MSE와 IAE를 일정 비율로 결합한 가중합 기반 비용 함수를 정의하고, 이를 최적화 대상으로 설정함
비선형적인 비용 함수 특성을 고려하여 Batch Gradient Descent 대신 Adam Optimizer를 도입하고, 1차, 2차 모멘트를 이용한 파라미터 갱신식을 유도하여 원리를 분석함
수치미분을 통해 각 gain에 대한 그래디언트를 근사하도록 하고, 1·2차 모멘트 기반 파라미터 업데이트를 MATLAB 상에서 직접 구현함
MATLAB 환경에서 200,000번의 iteration을 통해 최적화된 gain이 휴리스틱적 방법론 대비 응답 속도와 안정성 측면에서 유의미하게 개선됨을 확인함
탐구 보고서 전문
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