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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2004.6
수록면
363 - 368 (6page)

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In this paper, the robustness property of 2nd-order iterative learning control(ILC) method for a class of linear and nonlinear discrete-time dynamic systems is studied. 2nd-order ILC method has the PD-type learning algorithm based on both time-domain performance and iteration-domain performance. It is proved that the 2nd-order ILC method has robustness in the presence of state disturbances, measurement noise and initial state error. In the absence of state disturbances, measurement noise and initialization error, the convergence of the 2nd-order ILC algorithm is guaranteed. A numerical example is given to show the robustness and convergence property according to the learning parameters.
#Robustness #2nd-order Iterative Learning Control #PD-type Learning Algorithm #Discrete-time #Dynamic Systems

목차

Abstract
1. Introduction
2. Robustness of 2nd-order ILC for linear discrete-time systems
3. Robustness of 2nd-order ILC for a Class of nonlinear discrete-time systems
4. Simulation Example
5. Conclusion
References
저자소개

참고문헌 (21)

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[학술지(정기간행물)] - / 1984. / Bettering Operation of Robots by Learning 1 : 123 ~ 140 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1986. / Mathematical Theory of Learning with Applications to Robot Control edited by K.S.Narendra google schola [학술지(정기간행물)] - / 1987. / Learning Control for a Class of Nonlinear Systems : 859 ~ 860 google schola [학술지(정기간행물)] - / pp.8-16 / A Hierarchical Neural Network Model for Voluntary Movement with Application to Robotics 8 : 1988 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - / 1988. / On the Iterative Learning Control Theory for Robotic Manipulators 4 : 14 ~ 21 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-014899157