자코비안을 이용한 LQR 제어기 학습법

임윤규; 정병묵

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자료유형: 학술저널

저자정보: 임윤규 정병묵

저널정보: Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 제22권 제8호

발행연도: 2005.8

수록면: 34 - 41 (8page)

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Generally, it is not easy to get a suitable controller for multi variable systems. If the modeling equation of the system can be found, it is possible to get LQR controller as an optimal solution. This paper suggests an LQR learning method tc design LQR controller without the modeling equation. The proposed algorithm uses the same cost function with errol and input energy as LQR is used, and the LQR controller is trained to reduce the function. In this training process, the; Jacobian matrix that informs the converging direction of the controller is used. Jacobian means the relationship of output variations for input variations and can be approximately found by the simple experiments. In the simulations of 2 hydrofoil catamaran with multi variables, it can be confirmed that the training of LQR controller is possible by using the; approximate Jacobian matrix instead of the modeling equation and this controller is not worse than the traditional LQR controller.

#LQR(Linear Quadratic Regulator) #Learning Control(학습제어) #Jacobian(자코비안) #Hydrofoil Catamaran(수중익 쌍동선)

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Maciejowski,J. M., , 1989. , Multivariable feedback design

Zhang , 1998. , Neurofuzzy model-based predictive control of weld fusion zone geometry IEEE Trans. on Fuzzy Systems 6 : 389 ~ 401

Narendra , 1990. , Identification and control of dynamical systems using neural networks 1 : 4 ~ 26

Sanner , 1992. , Gaussian networks for direct adaptive control 3 : 837 ~ 863

Chen , 1990. , Back-propagation neural networks for nonlinear self-tuning adaptive control Special issue on Neural Networks for Control Systems 10 : 44 ~ 48

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