Iterative Learning Control - A Review of Theoretical Approaches and Industrial Applications

Abstract

Итеративно учење управљања („Iterative Learning Control“ – ILC) је релативно нов приступ у теорији управљања, намењен динамичким системима који понављају своја стања и референтне трајекторије кроз итерације, као што су то роботски системи у серијској производњи или хемијски реактори у шаржним процесима. Основна идеја овог концепта је да систем учи из претходних итерација, а на основу података из претходне итерације, користећи принцип унапредног (feedforward) управљања, систем коригује своје управљачке променљиве у наредној итерацији, чиме се побољшавају перформансе система, посебно у смислу прецизности праћења референтних трајекторија. У овом раду, на примеру система са једним улазом и једним излазом, биће представљена два доминантна теоријска приступа синтезе ILC алгоритама. Такође, у краћим цртама, биће дат и шири преглед стања у области. Посебна пажња је посвећена илустрацији ефеката ILC сигнала у савременим индустријским применама. Овај концепт управљања игра све значајнију улогу у свим областима високопрецизног инжењерства, чак и у присуству нелинеарности и неизвесности у моделу управљаног система.