PID Type Iterative Learning Control with Optimal Gains

Ali Madady

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자료유형: 학술저널

저자정보: Ali Madady (Tafresh University)

저널정보: 제어로봇시스템학회 International Journal of Control, Automation, and Systems International Journal of Control, Automation, and Systems 제6권 제2호

발행연도: 2008.4

수록면: 194 - 203 (10page)

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Iterative learning control (ILC) is a simple and effective method for the control of systems that perform the same task repetitively. ILC algorithm uses the repetitiveness of the task to track the desired trajectory. In this paper, we propose a PID (proportional plus integral and derivative) type ILC update law for control discrete-time single input single-output (SISO) linear time-invariant (LTI) systems, performing repetitive tasks. In this approach, the input of controlled system in current cycle is modified by applying the PID strategy on the error achieved between the system output and the desired trajectory in a last previous iteration. The convergence of the presented scheme is analyzed and its convergence condition is obtained in terms of the PID coefficients. An optimal design method is proposed to determine the PID coefficients. It is also shown that under some given conditions, this optimal iterative learning controller can guarantee the monotonic convergence. An illustrative example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed technique.

#Iterative learning control #monotonic convergence #optimal design #PID type ILC

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1. [학술지(정기간행물)] - S. Arimoto / 1984 / Bettering operation of robots by learning / Journal of Robotic Systems 1 (2) : 123 ~ 140

2. [단행본] - Z. Bien / 1998 / Iterative Learning Control - Analysis, Design, Integration and Applications / Kluwer Academic Publishers

3. [단행본] - Y. Q. Chen / 1999 / Lecture Notes series on Control and Information Science in : Iterative Learning Control: Convergence, Robustness and Applica-tions / Springer-Verlag

4. [단행본] - J.-X. Xu / 2003 / Linear and Nonlinear Iterative Learning Control / Springer-Verlag

5. [학술지(정기간행물)] - D. H. Owens / 2005 / Iterative learning control - An optimization paradigm / Annual Reviews in Control 29 (1) : 57 ~ 70

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Ali Madady

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