반복 학습 제어

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반복학습제어(ILC)는 반복모드에서 작동하는 시스템에 대한 제어장치를 추적하는 방법이다. 반복적으로 작동하는 시스템의 예로는 로봇 암 조작기, 화학 배치 프로세스 및 신뢰성 시험 장비가 있다. 이러한 각 작업에서 시스템은 동일한 작업을 높은 정밀도로 반복해서 수행해야 한다. 이 동작은 한정된 시간 ${\displaystyle \mathrm{간격}}$에서 선택된 기준 $신호{\displaystyle }$ r${\displaystyle }$( t${\displaystyle }$) ${\displaystyle r(t)}$을(를) 정확하게 추적하려는 목적으로 표현된다.

반복은 시스템이 반복에서 반복으로 추적 정확도를 향상시킬 수 있도록 하며, 실제로 참조를 정확하게 추적하는 데 필요한 입력을 학습한다. 학습 과정은 제어 신호를 개선하기 위해 이전 반복에서 얻은 정보를 사용하여 적절한 제어 동작을 반복적으로 찾을 수 있다. 내부 모델 원리는 완벽한 추적을 달성할 수 있는 조건을 산출하지만 제어 알고리즘의 설계는 여전히 애플리케이션에 적합하도록 많은 결정을 남겨둔다. 전형적이고 단순한 통제법은 다음과 같은 형식이다.

${\displaystyle u_{p+1}=u_{p}+K*e_{p}}}}$

여기서 $u{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle p_{}}$ ${\$는 p번째 반복 동안 시스템에 대한 입력이고$$, $e{\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle p_{}}$ ${\$는 ${\displaystyle {p번째}_{}}$ 반복 동안의 추적 오류, K는 $ep{\displaystyle {}_{}}$ ${\$에 대한 작동을 나타내는 설계 매개변수$.$ 반복을 통해 완벽한 추적을 달성하는 것은 mathe로 표현된다.$입력{\displaystyle }$ 신호의 수렴 요건은 p ${\displaystyle p}$이(가) 커지지만$$, 이 수렴 속도는 학습 프로세스가 신속해야 하는 바람직한 실제적 필요성을 나타낸다. 프로세스 역학의 세부사항에 대한 불확실성이 존재하는 상황에서도 양호한 알고리즘 성능을 보장할 필요성도 있다. $조작{\displaystyle }$ K ${\displaystyle K$}는 단순한 스칼라 이득에서 정교한 최적화 계산에 이르는 설계 목표와 범위를 달성하는 데 매우 중요하다$$.

참조

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외부 링크

• Southampton Sheffield 반복 학습 제어(SSILC)