강건 반복학습 기반 디지털 서보 제어

Robust Iterative Learning and Repetitive Control for Digital Servo Systems

연구 내용

반복학습 제어를 강건 H∞/가중치 설계와 결합하여 불확실한 LTI 시스템에서 추종오차를 줄이고 학습 수렴성을 높이는 연구

반복학습 제어의 오차 수렴 특성을 불확실성 하에서 유지하기 위해 피드백 정보 기반의 가중치 및 강건 제어 구조를 설계합니다. 추종오차를 줄이기 위한 학습 업데이트와 feed forward 항을 함께 고려하며, 시스템 상태 오차와 지연된 제어 입력을 활용한 반복제어 구조도 함께 다룹니다. 또한 H∞ 관점에서 강건성을 반영하여 남는 오차를 감소시키는 설계 절차를 정립하고, Iterative learning control의 학습 속도와 최종 오차 간 트레이드오프를 제어공학적으로 분석합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

초기에는 Iterative learning control의 기본 학습 구조를 기반으로, 피드백 제어 시스템의 정보를 활용해 강건성을 높이는 방향으로 연구를 수행했습니다. 이후 반복제어를 지연된 제어 입력과 state error에 연결하여 반복 주기 내에서의 성능을 개선하는 연구로 확장했습니다. 최근에는 불확실한 선형 시불변 시스템에서 H∞ 강건 반복학습 제어를 적용해 학습 속도를 높이고 remaining error를 줄이는 연구를 진행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

정밀 추종 서보 드라이브 제어
반복 공정의 위치/궤적 보정
불확실 구동 시스템 오차 저감
지연이 존재하는 제어 루프 보상
고정밀 로봇 궤적 추종
반복 작업 기반 제조 자동화 제어
비선형 시스템의 강건 선행설계
학습형 제어 파라미터 튜닝
센서 노이즈 조건의 추정 성능 향상
임베디드 제어 알고리즘 검증