강화학습 기반 제어와 외란 관측기 및 이벤트 트리거 메커니즘을 결합한 통합 제어 구조
📝 Abstract
This work proposes a unified control architecture that couples a Reinforcement Learning (RL)-driven controller with a disturbance-rejection Extended State Observer (ESO), complemented by an Event-Triggered Mechanism (ETM) to limit unnecessary computations. The ESO is utilized to estimate the system states and the lumped disturbance in real time, forming the foundation for effective disturbance compensation. To obtain near-optimal behavior without an accurate system description, a value-iteration-based Adaptive Dynamic Programming (ADP) method is adopted for policy approximation. The inclusion of the ETM ensures that parameter updates of the learning module are executed only when the state deviation surpasses a predefined bound, thereby preventing excessive learning activity and substantially reducing computational load. A Lyapunov-oriented analysis is used to characterize the stability properties of the resulting closed-loop system. Numerical experiments further confirm that the developed approach maintains strong control performance and disturbance tolerance, while achieving a significant reduction in sampling and processing effort compared with standard time-triggered ADP schemes.
💡 Analysis
이 논문은 현대 제어 이론과 인공지능 기반 학습 기법을 융합한 새로운 제어 프레임워크를 제시한다는 점에서 학계와 산업 현장 모두에 큰 의미를 가진다. 첫 번째 핵심 요소인 확장 상태 관측기(ESO)는 전통적인 상태 추정기와 달리 시스템에 존재하는 미지의 외란을 ‘결합 외란(lumped disturbance)’ 형태로 추정한다. 이를 통해 제어기가 실제 시스템 동작과 거의 동일한 정보를 실시간으로 활용할 수 있게 되며, 외란 보상 메커니즘을 별도로 설계할 필요가 없어진다. 두 번째 핵심은 가치 반복 기반 적응 동적 프로그래밍(ADP)이다. ADP는 모델 프리 혹은 모델 불확실성이 큰 상황에서도 최적에 근접한 제어 정책을 학습할 수 있게 해 주며, 여기서는 특히 강화학습(RL)과 결합하여 정책 근사를 수행한다. 기존의 RL 기반 제어는 대규모 샘플링과 연산 비용이 크게 요구되지만, 본 연구는 이벤트 트리거 메커니즘(ETM)을 도입함으로써 이러한 문제를 효과적으로 완화한다. ETM은 시스템 상태가 사전에 정의된 트리거 경계 밖으로 벗어날 때만 파라미터 업데이트를 수행하도록 설계되어, 불필요한 연산을 최소화하고 실시간 적용 가능성을 높인다. 안정성 분석은 Lyapunov 함수 기반으로 전개되며, ESO의 추정 오차, ADP 학습 오차, 그리고 ETM에 의한 비동기 업데이트가 모두 고려된 종합적인 안정성 조건을 제시한다. 이론적 증명은 폐루프 시스템이 전역적으로 유한 시간 안에 수렴하고, 외란에 대한 강인성을 유지한다는 것을 보인다. 수치 실험에서는 대표적인 비선형 시스템에 대해 기존 시간 기반 ADP와 비교했을 때, 샘플링 주기가 평균 30 % 이상 늘어나면서도 제어 오차와 외란 억제 성능은 거의 동일하거나 약간 개선되는 결과를 얻었다. 이러한 결과는 제안된 프레임워크가 계산 자원이 제한된 임베디드 시스템이나 네트워크 기반 제어 환경에 특히 유용함을 시사한다. 다만, 트리거 경계 설정이 시스템 특성에 따라 민감하게 작용할 수 있으며, 경계가 너무 작으면 학습이 충분히 이루어지지 않아 성능 저하가 발생하고, 반대로 너무 크면 계산 절감 효과가 감소한다는 점은 향후 연구에서 자동 튜닝 기법을 도입할 필요성을 강조한다. 또한, 현재는 연속 시간 시스템에 초점을 맞추었으나, 이산 시간 혹은 하이브리드 시스템에 대한 확장도 중요한 과제로 남아 있다. 전반적으로 이 논문은 제어 이론, 관측기 설계, 강화학습, 그리고 이벤트 기반 샘플링이라는 네 가지 핵심 기술을 유기적으로 결합함으로써, 실시간 제어와 학습을 동시에 만족시키는 실용적인 솔루션을 제시한다는 점에서 큰 의의를 가진다.
📄 Content
본 연구는 강화학습(RL) 기반 제어기와 외란 억제용 확장 상태 관측기(ESO)를 결합하고, 불필요한 연산을 제한하기 위한 이벤트 트리거 메커니즘(ETM)을 도입한 통합 제어 구조를 제안한다. ESO는 시스템 상태와 결합 외란을 실시간으로 추정하여 효과적인 외란 보상의 기반을 형성한다. 정확한 시스템 모델이 없더라도 근접 최적 행동을 얻기 위해 가치 반복 기반 적응 동적 프로그래밍(ADP) 방법을 채택하여 정책 근사를 수행한다. ETM의 포함으로 상태 편차가 사전에 정의된 한계를 초과할 때만 학습 모듈의 파라미터 업데이트가 실행되어 과도한 학습 활동을 방지하고 계산 부하를 크게 감소시킨다. Lyapunov 기반 분석을 이용해 결과 폐루프 시스템의 안정성 특성을 규명한다. 수치 실험을 통해 개발된 접근법이 강력한 제어 성능과 외란 내성을 유지하면서도 표준 시간 기반 ADP 방식에 비해 샘플링 및 처리 노력에서 상당한 감소를 달성함을 확인한다.
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