가상 원격 항공 우주 제어 실험
QLabs Virtual Quanser AERO 2
Quanser | Control Systems & Dynamics | Aerospace Control | Virtual Experiments
QLabs Virtual Aero 2
항공제어·시스템 모델링 교육을 위한 Aero 2 High-Fidelity Digital Twin
제품 설명
Quanser QLabs Virtual Aero 2는
실제 Quanser Aero 2 시스템의 동적 특성과
계측 환경을 가상으로 구현한
High-Fidelity Virtual Twin입니다.
실제 Aero 2 하드웨어와 유사한 방식으로
시스템을 측정하고 제어할 수 있어
학생들은 물리적인 실험장비 없이도
모델링, 시스템 식별,
PID 제어, State-Space Control 및
Kalman Filtering과 같은
제어공학 핵심 기술을 실습할 수 있습니다.
Virtual Aero 2는
Dual-Rotor Helicopter Model을 기반으로 하며,
실험 목적에 따라
1-DOF Attitude,
2-DOF Helicopter,
Half-Quadrotor
구조로 재구성하여 사용할 수 있습니다.
MATLAB®/Simulink® 환경에서
시스템 Parameter에 접근할 수 있어
Controller를 직접 설계하고,
가상 시스템에 적용하여
Response를 분석하고 Parameter를 조정할 수 있습니다.
또한 실제 Aero 2와 동일한 교육과정을 활용할 수 있어
Virtual Lab에서 실습한 내용을
Physical Aero 2 Hardware Lab으로
자연스럽게 연결할 수 있습니다.
전통적인 대면 실험실뿐 아니라
원격교육, Blended Learning,
Flipped Classroom 및
학생 개인별 사전 실습 환경을 구축하는 데
활용할 수 있습니다.
주요 특징
|
High-Fidelity
|
실제 Aero 2 기반 Virtual Twin
실제 장비의 동적 특성과 계측 환경을 가상화하여 Hardware Lab과 유사한 제어 실험 경험을 제공합니다. |
|
Reconfigurable
|
3가지 항공 시스템 구성
1-DOF Attitude, 2-DOF Helicopter 및 Half-Quadrotor 모델을 이용하여 다양한 Aerospace Control 실습을 수행할 수 있습니다. |
|
Instrumented
|
Encoder 및 IMU 기반 계측
Propeller Motor, Pitch 및 Yaw 운동을 측정하는 Rotary Encoder와 IMU 기반의 현실적인 계측 및 제어 환경을 제공합니다. |
|
Open Access
|
MATLAB / Simulink Parameter Access
시스템 Parameter에 접근하여 직접 Controller를 설계하고 분석·검증할 수 있습니다. |
|
Scalable
|
12개월 Multi-Seat Subscription
학생 수와 실험실 규모에 맞추어 여러 사용자가 활용할 수 있는 Subscription 방식으로 제공됩니다. |
3가지 Aerospace Experiment 구성
01. 1-DOF Attitude Control
단일 축의 자세(Attitude)를 제어하는
기본 항공제어 실험 환경입니다.
PID Controller, Transfer Function Modeling, System Identification 및 Gain Scheduling 등의 제어공학 핵심 개념을 실습할 수 있습니다.
PID Controller, Transfer Function Modeling, System Identification 및 Gain Scheduling 등의 제어공학 핵심 개념을 실습할 수 있습니다.
02. 2-DOF Helicopter
Pitch와 Yaw가 결합된
Dual-Rotor Helicopter System을 이용하여
다변수 제어 시스템을 실습합니다.
State-Space Modeling, State-Feedback Control 및 Coupled Dynamics를 통해 MIMO 시스템의 특성과 제어기 설계 방법을 학습할 수 있습니다.
State-Space Modeling, State-Feedback Control 및 Coupled Dynamics를 통해 MIMO 시스템의 특성과 제어기 설계 방법을 학습할 수 있습니다.
03. Half-Quadrotor
Quadrotor의 일부 동역학을
안전한 Bench-Top 환경에서 구현하여
항공기의 Yaw Control과
State Estimation을 실습합니다.
Modeling, Yaw Control 및 Kalman Filter 등을 활용한 고급 Aerospace Control 실습이 가능합니다.
Modeling, Yaw Control 및 Kalman Filter 등을 활용한 고급 Aerospace Control 실습이 가능합니다.
Virtual Aero 2 시스템 구성
| 구성 | 설명 |
|---|---|
| Dual Rotor | 두 개의 Propeller Motor를 이용한 Aerospace Dynamic System |
| Pitch Axis | 항공 시스템의 Pitch Motion 및 Attitude Control 실습 |
| Yaw Axis | Yaw Motion 및 Coupled Dynamics Control 실습 |
| Rotary Encoders | Motor 및 Pitch / Yaw 축의 Angular Position 측정 |
| IMU | Inertial Measurement Unit 기반 Attitude 및 State Measurement |
Control System Development Workflow
STEP 01. Modeling
Aero 2의 Motor 및
Pitch / Yaw Dynamic Model을
수학적으로 모델링합니다.
STEP 02. System Identification
Virtual Experiment에서 획득한 데이터를 이용하여
실제 시스템 Parameter를 추정하고
Model을 검증합니다.
STEP 03. Controller Design
PID,
State-Feedback,
Pole Placement 및
Gain Scheduling 방식으로
Controller를 설계합니다.
STEP 04. Validation
설계한 Controller를
Virtual Aero 2에 적용하여
Response, Stability 및
Control Performance를 평가합니다.
STEP 05. Advanced Control
State-Space,
Coupled Dynamics 및
Kalman Filtering을 이용한
고급 Aerospace Control로 확장합니다.
교육 콘텐츠
ABET-Aligned Instructor & Student Workbooks
Quanser에서 제공하는
Instructor 및 Student Workbook을 활용하여
이론 학습부터 실험,
결과 분석까지 체계적으로 진행할 수 있습니다.
| • Hardware Integration | • Single Propeller Speed Control |
| • Pole-Placement State Feedback | • Balance Control |
| • PID Control | • Introduction to IMU |
| • Transfer Function Modeling | • Model Validation |
| • System Identification | • Gain Scheduling |
| • State-Space Modeling | • State-Feedback Control |
| • Coupled Dynamics | • Kalman Filter |
1-DOF Attitude Control 실습
| 실습 항목 | 주요 내용 |
|---|---|
| PID Control | Pitch Attitude를 제어하기 위한 PID Controller 설계 및 Tuning |
| IMU | Inertial Measurement Unit의 동작 원리와 센서 데이터 활용 |
| Modeling | Transfer Function 기반 시스템 Modeling |
| Model Validation | 이론 Model과 Virtual Experiment Response 비교 |
| System Identification | 실험 Data를 이용한 System Parameter Identification |
| Gain Scheduling | Operating Condition 변화에 따른 Controller Gain 조정 |
Advanced Aerospace Control
| • Linear State-Space Representation | • State-Feedback Control |
| • Pole Placement | • Coupled Dynamics |
| • Gain Scheduling | • Yaw Control |
| • State Estimation | • Kalman Filtering |
MATLAB / Simulink 기반 제어 환경
Model · Design · Control · Validate
QLabs Virtual Aero 2는
MATLAB®/Simulink®를 이용한
Model-Based Design Workflow에 적합하도록
구성되어 있습니다.
학생은 Simulink 환경에서 System Model과 Controller를 직접 구성하고 Virtual Aero 2를 제어하면서 측정된 결과를 분석할 수 있습니다.
이를 통해 단순한 Simulation 결과만 확인하는 것이 아니라 실제 Hardware Experiment와 유사한 방식으로 Controller를 설계하고 반복적으로 Tuning하는 경험을 제공합니다.
학생은 Simulink 환경에서 System Model과 Controller를 직접 구성하고 Virtual Aero 2를 제어하면서 측정된 결과를 분석할 수 있습니다.
이를 통해 단순한 Simulation 결과만 확인하는 것이 아니라 실제 Hardware Experiment와 유사한 방식으로 Controller를 설계하고 반복적으로 Tuning하는 경험을 제공합니다.
소프트웨어 및 시스템 요구사항
| 구분 | 사양 |
|---|---|
| App Download | Quanser Academic Portal |
| Operating System | Microsoft Windows 10 or Later |
| MATLAB / Simulink | Curriculum designed for MATLAB & Simulink R2022a or later |
| Python | Python 3 Compatible |
PC 요구 사양
| 구분 | Processor | RAM | Graphics |
|---|---|---|---|
| Minimum |
Intel Core Ultra 5 Intel Core i5 AMD Ryzen 5 |
8 GB |
Intel UHD 또는 Iris Xe Integrated GPU |
| Recommended |
Intel Core Ultra 7 Intel Core i7 AMD Ryzen 7 |
16 GB |
Intel Iris Xe 또는 Arc Integrated GPU |
라이선스 구성
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| License Type | Subscription |
| Subscription Period | 12 Months |
| User Configuration | Multi-Seat Subscription |
Physical Aero 2와 연계
Physical Aero 2 Reference System
Virtual → Physical Control Experiment
QLabs Virtual Aero 2는
실제 Quanser Aero 2 Hardware와
동일한 교육 Workflow를 활용할 수 있도록
설계되었습니다.
학생은 Virtual Aero 2를 이용하여 Controller를 먼저 설계하고 충분히 테스트한 후, Physical Aero 2에서 실제 System Response와 비교할 수 있습니다.
이를 통해 Theory → Modeling → Virtual Experiment → Controller Validation → Physical Hardware 로 이어지는 체계적인 Control Engineering 교육 환경을 구축할 수 있습니다.
학생은 Virtual Aero 2를 이용하여 Controller를 먼저 설계하고 충분히 테스트한 후, Physical Aero 2에서 실제 System Response와 비교할 수 있습니다.
이를 통해 Theory → Modeling → Virtual Experiment → Controller Validation → Physical Hardware 로 이어지는 체계적인 Control Engineering 교육 환경을 구축할 수 있습니다.
주요 활용 분야
| • 제어공학 교육 | • 항공제어 교육 |
| • Aerospace Engineering | • System Modeling |
| • System Identification | • PID Control |
| • State-Space Control | • State-Feedback Control |
| • Gain Scheduling | • Coupled Dynamics |
| • State Estimation | • Kalman Filter |
| • Digital Twin | • Virtual Laboratory |
| • Blended Learning | • Remote Laboratory |
이론에서 실제 항공제어까지 연결하는 Virtual Lab
QLabs Virtual Aero 2는
단순한 3D Animation 프로그램이 아니라
실제 Aero 2를 기반으로 제작된
동적 Virtual Experiment입니다.
학생들은 System Model을 직접 만들고, Controller를 설계한 뒤 Virtual System의 실제 Response를 측정하면서 제어 성능을 확인할 수 있습니다.
기초적인 Motor Speed Control과 PID Control에서 시작하여 State-Space Modeling, Coupled Dynamics 및 Kalman Filter까지 단계적으로 제어공학 역량을 확장할 수 있습니다.
학생들은 System Model을 직접 만들고, Controller를 설계한 뒤 Virtual System의 실제 Response를 측정하면서 제어 성능을 확인할 수 있습니다.
기초적인 Motor Speed Control과 PID Control에서 시작하여 State-Space Modeling, Coupled Dynamics 및 Kalman Filter까지 단계적으로 제어공학 역량을 확장할 수 있습니다.
제품 및 견적 문의
1670-3463
(주)영일교육시스템
