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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Dang Khanh Le (Mokpo Maritime University) Taek-Kun Nam (Mokpo Maritime University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제37권 제7호
발행연도
2013.11
수록면
743 - 751 (9page)

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In this paper, an approach to deal with model uncertainty using norm-optimal iterative learning control (ILC) is mentioned. Model uncertainty generally degrades the convergence and performance of conventional learning algorithms. To deal with model uncertainty, a worst-case norm-optimal ILC is introduced. The problem is then reformulated as a convex minimization problem, which can be solved efficiently to generate the control signal. The paper also investigates the relationship between the proposed approach and conventional norm-optimal ILC; where it is found that the suggested design method is equivalent to conventional norm-optimal ILC with trial-varying parameters.Finally,simulation results of the presented technique are given.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Problem Formulation
3. Robust ILC Design
4. Interpretation of the Results asAdaptive ILC
5. Simulation
6. Conclusion
References

참고문헌 (21)

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