Root Locus
Gain 하나를 고르는 문제가 Pole 위치와 Time Response에 어떻게 이어지는지 확인합니다.
Python 경로는 python-control을 사용합니다. 모듈이 없으면 Colab·Jupyter의 코드 셀에서 %pip install control==0.10.2를 실행하세요.
MATLAB · Control System Toolbox
실습 전에
01 Root Locus의 한 점은 무엇을 나타낼까요?
설명
선택한 Gain에서의 Closed-loop Pole 후보입니다. 하나의 Gain에 해당하는 모든 Pole을 함께 봅니다.
02 Pole 위치만으로 실제 응답의 모든 특성을 알 수 있을까요?
설명
Zero·잔차·입력도 영향을 줍니다. 선택한 Gain의 실제 Time Response로 확인합니다.
1. Gain과 Closed-loop Pole
시작 조건
. 을 사용합니다.
진행 방법
- Root Locus를 그리고 각 K에서
feedback(K*L,1)의 Pole을 별도 기호로 표시하세요. - 각 Pole의 실수부와 안정 여부를 표에 기록하세요.
- 기준 조건 에 비해 Pole 이동과 응답 변화의 예상을 적으세요.
남길 결과
- Root Locus 그림 1개와 K별 Pole 표.
기록 항목과 확인할 점
- K
-
- Closed-loop Pole
-
- 최대 실수부
-
- 안정 여부
-
확인할 점
- Root Locus의 점과 직접 계산한 Closed-loop Pole이 같은가?
- 복소근의 켤레 관계가 유지되는가?
2. Time Response로 예상 확인
시작 조건
같은 모델·Gain에 s의 Unit Step을 적용합니다.
진행 방법
- 안정한 경우에만 Overshoot·Settling Time을 구하세요.
- 가장 느린 Pole 쌍과 Time Response의 진동·감쇠를 연결해 설명하세요.
- 보다 크거나 작은 값 하나를 추가하고 예상을 검증하세요.
남길 결과
기록 항목과 확인할 점
- K
-
- Overshoot [%]
-
- Settling Time [s]
-
- 예상과 일치한 점
-
확인할 점
- 불안정한 경우 수렴 지표를 억지로 산출하지 않았는가?
- Pole에 근거한 예상과 실제 관측을 나누어 적었는가?
3. 다른 모델에 같은 절차 적용
시작 조건
, 을 사용합니다.
진행 방법
- L2의 Root Locus·Pole 표·Step plot을 같은 형식으로 만드세요.
- 고차 모델 L과 L2에서 Gain 변화의 양상이 같은지 비교하세요.
- 한 모델에서 얻은 결론을 다른 모델에 그대로 적용할 수 있는지 설명하세요.
남길 결과
기록 항목과 확인할 점
- 모델
-
- K
-
- Pole
-
- Overshoot [%]
-
- Settling Time [s]
-
확인할 점
- 각 모델마다 Closed-loop 식을 새로 구성했는가?
- 같은 Gain 숫자만으로 두 시스템의 성능을 동일시하지 않았는가?