선 학습 추정기를 이용한 반복 학습 제어의 추종 성능 향상

Abstract

반복 학습 제어는 반복 작업을 수행할 때 이전의 반복 오차 정보를 활용하여 추종 능력이 개선되는 방법으로 알려져 있다. 반복 학습 제어는 기본적으로 개루프 제어를 하기 때문에 모델의 불확실성에 대해서도 추종 오차를 개선하는 능력이 뛰어나고, 과도 응답을 개선하는 장점이 있다. 일반적으로 반복 학습 제어 구조 내의 시스템은 제조 환경에서 조작되는 로봇이나 일괄 처리 응용 프로그램인 화학 반응기와 같은 반복적인 동적 시스템에 대해서 다루어 졌다. 이러한 이유로 여러 산업 분야에서 사용되고 있다. 하지만 일반적인 반복 학습 제어는 반복 횟수를 감소시키면서 추종 성능을 향상하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 일반적인 반복 학습 제어기의 선 학습 추정기를 적용하여 추종 성능을 향상시키기 위한 제어기를 제안한다. 제안된 제어기는 선 학습 추정 루프를 이용하여 제어 입력 값을 추정하기 때문에 반복 학습 제어기의 반복 횟수는 감소시키면서 추종 성능을 향상시키는 장점이 있다. 또한 공칭 모델이 포함된 선 학습 추정 루프를 적용할수록 모델링 되지 않은 특성에 대해 필터링 효과를 얻게 되는 장점이 있다. 반복 영역에서 리프팅된 시스템에 적용하기 위한 일반적인 반복 학습 제어기와 선 학습 추정 반복 학습 제어기를 설계한다. 이를 통해 반복 영역에서의 시스템 구성이 시간 영역에서의 구성보다 쉽게 해석할 수 있다. 본 논문에서는 선 학습 추정 반복 학습 제어기를 마이크로 전자기계 시스템 스테이지에 적용하여 모의 실험을 수행한 결과 반복 횟수를 감소시키면서 추종 성능이 향상되는 것을 확인하였다.