로봇트에의 적용을 위한 학습제어 방법 개발

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 피드백 사용형 2차 반복 학습제어 방법이 수렴 성능의 향상과 외란에 대한 강인성 향상에 덧붙여 학습제어의 피드백 항을 이용함로써 초기 조건 오차가 있음에도 불구하고 이를 극적할 뿐만 아니라 기존의 알고리즘보다 더 빠른 수렴능력이 있음을 획인한다. 또한 불안정한 결과를 낳는 높은 학습 제어 개인의 경우에도 피드백 항을 추가한 본 학습제어 방법에 의해 안정화됨으로써, 빠른 응답 특성과 강인성 향상을 가져올 수 있음을 보인다. 그리고 본 알고리즘을 선형화시킨 로보트 매니플레이터외 선형 시변 시스템 모델에 대해 적용한 시뮬레이션 결과를 통해 초기 조건 오차의 극복 능력이 뛰어남을 확인하고 시 스템의 안정화와 강인성 향상에 기여함을 확인한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we show that our previously proposed second-order iterative learning control method with feedback is more effective and has better convergence performance than the second-order iterative learning control method without feedback. particularly in the case of the existence of initial condition errors. Also the convergence proof of the proposed method is given. And through the simulation result of applying the proposed method to the linear time-varying system, we show that our proposed method has enhanced robustness and stability in case of the existence of initial condition errors.