모델로 오차 발생 전에 예상 입력을 줄 수 있습니다. 실전의 다음 질문은 그 예상이 틀렸을 때 무엇이 일어나는가입니다.
오차를 쫓기 전에 입력 예상하기
알려진 정적 부하는 센서 오차가 생기기 전에도 필요한 입력을 예상하게 합니다. 실험의 공칭 대상 이득이 1이므로 목표 feedforward F=1은 r=1에 필요한 정적 입력을 줍니다. 비례 피드백 kₚ=2에 이를 더하면 공칭 목표 잔류 오차가 줄어듭니다. 이는 모델 기반 입력이며 피드백 자체가 빨라진 것이 아닙니다.
두 성능 질문을 나누기
5초 추종 오차를 예측·기록하고 F를 0→1로 바꾸세요. 다음에는 12초 외란 증가분으로 새 예측을 시작해 ‘거의 같음’을 고르고 F를 되돌립니다. 두 결과 모두 맞을 수 있습니다. 목표 경로의 분자만 달라지고 외란 경로의 분모는 그대로이기 때문입니다. 전체 출력을 고정해 비교하면서 분리된 외란 곡선으로 기준값 이동과 외란 억제를 구분하세요.
모델 오차를 숨기지 않기
F=1·β=1에서 실제 K를 0.7로 바꾸면 공칭 보정이 정확한 추종을 만들지 못합니다. P만 있는 이 예제에서 목표 성분 극한은 0.875이므로 feedforward가 적분 보정이나 모델 개선을 대신할 수 없습니다. 2자유도는 목표·피드백 경로가 별도라는 뜻이며 독립된 구동기가 두 개이거나 무제한 제어 능력이 있다는 뜻은 아닙니다.
F=1을 유지하고 실제 K만 0.7로 바꾸세요. 공칭 feedforward를 다시 보정하지 않으면 외란 전 극한은 2.1/2.4=0.875입니다. 피드백이 모델 오차 영향을 줄이지만 여기서는 없애지 못합니다. 적분기가 없으므로 β를 줄이면 정상 추종도 바뀝니다. 안정하고 포화 없는 2자유도 PI에서는 적분이 일정 목표의 정확도를 회복하고 β는 과도응답을 조절할 수 있습니다. 포화가 생기면 여기의 선형 경로 분리는 성립하지 않으므로 모터 실험에서 별도로 확인하세요.