물리 정보 신경망 기반 PID 제어기 설계: 벤치마크 문제 적용

이현승; 정상준; 도재혁

doi:10.5139/JKSAS.2026.54.6.653

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현승 (Gyeongsang National University) 정상준 (Gyeongsang National University) 도재혁 (Gyeongsang National University)

저널정보: 한국항공우주학회 한국항공우주학회지 한국항공우주학회지 제54권 제6호

발행연도: 2026.6

수록면: 653 - 664 (12page)

DOI: 10.5139/JKSAS.2026.54.6.653

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본 연구에서는 1차, 2차 및 4차 벤치마크 시스템에 대해 물리 정보 기반 손실함수를 활용한 물리 정보 신경망(Physics-informed neural network, PINN)을 통해 시스템이 목표값(Setpoint)에 안정적으로 수렴하도록 하는 최적의 비례-적분-미분(Proportional-integral-derivative, PID) 이득(Gain) 값 Kp, Ki, Kd를 도출하였다. 도출한 PID 이득 값은 MATLAB/Simulink 환경에서 다양한 케이스(Case)에 대해 검증하였다. 이에 기존 PID, 비례-적분-미분 신경망(PID-neural network, PID-NN) 및 PINN-PID 기법을 기반으로 도출한 PID 이득 값을 적용한 시뮬레이션 결과, 제안된 PINN-PID 제어 기법이 수렴 안정성을 유의미하게 향상시키고 목표값에 안정적으로 수렴함을 확인하였으며, 다른 기법 대비 우수한 제어 성능을 보였다.

#Physics-informed Neural Network(물리 정보 신경망) #Proportional-integral-derivative(비례-적분-미분) #PID Gain(비례-적분-미분 이득) #PID-neural Network(비례-적분-미분 신경망) #PINN-PID(물리 정보 신경망 기반 PID 제어)

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