Abstract
This paper presents an adaptive learning control method for unknown nonlinear systems by combining
neuro control and iterative learning control techniques. In the present control system, an iterative
learning controller (ILC) is used for a process of short term memory involved in a temporary adaptive
and learning manipulation and a short term storage of a specific temporary action. The learning gain of
the iterative learning law is estimated by using a neural network for an unknown system except relative
degrees. The control informations obtained by ILC are transferred to a long term memory-based feedforward
neuro controller (FNC) and accumulated in it in addition to the previously stored infonnations.
This scheme is applied to a two link robot manipulator through simulations.
본 논문은 뉴로제어 및 반복학습 제어기법에 기반한 미지의 비선형시스템의 적응학습제어 방법을 제안한다. 제안된 제어 시스템에서 반복학습제어기는 새로운 기준 궤적에 대해 시스템의 출력이 원하는 궤적으로 정확히 수렴하도록 하는 적응과 단기간 제어정보를 기억하는 기능을 수행한다. 상대차수만 알고 있는 미지 시스템에 대한 박복학습 법칙이 학습이득은 신경회로망을 이용하여 추정된다. 반복학습제어기에 의해 습득된 제어정보는 장기메모리에 기반한 앞먹임 뉴로제어기로 이전되어 누적기억됨으로써 과거에 겸험된 기준 궤적에 대해서는 신속하게 추종할 수 있도록 한다. 2자유도 매니퓰레이터에 적용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
