• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.41 no.3
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• pp.17-24
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• 2004

We present a P-type iterative learning control(ILC) scheme for uncertain robotic systems that perform the same tasks repetitively. The proposed ILC scheme comprises a linear feedback controller consisting of position error, and a feedforward and feedback teaming controller updated by current velocity error. As the learning iteration proceeds, the joint position and velocity mrs converge uniformly to zero. By adopting the learning gain dependent on the iteration number, we present joint position and velocity error bounds which converge at the arbitrarily tuned rate, and the joint position and velocity errors converge to zero in the iteration domain within the adopted error bounds. In contrast to other existing P-type ILC schemes, the proposed ILC scheme enables analysis and tuning of the convergence rate in the iteration domain by designing properly the learning gain.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.23-24
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• 2017

본 논문은 무정전전원장치의 전압품질 향상을 위한 디지털 홀수고조파 반복제어기 설계기법에 대해 기술한다. 반복제어기의 설계를 위해 전체 제어시스템을 설계하고, 반복제어기가 안정하기 위한 기준을 제시한다. 비선형 부하에 대해 반복제어기를 적용함으로써, 인버터 출력전압의 홀수고조파 성분을 효과적으로 보상할 수 있으며, 이를 모의실험 및 실험으로 확인한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.344-345
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• 2020

본 논문에서는 계통연계형 시스템에서 계통 주파수 변동이 발생할 경우 계통 전류 왜곡 보상을 위한 주파수 적응형 위상기반 반복제어기의 설계기법에 대하여 기술한다. 기존의 반복제어기를 적용한 경우 계통 주파수 변동 시 주파수 변동에 따라 제어 성능이 보장되지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 PLL로 추정된 계통 위상각을 이용한 반복제어기의 메모리 할당을 통해, 주파수 변동에 대응이 기능한 위성 기반 반복제어기의 설계 방법을 제안하였으며, 모의실험을 통해 그 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.219-220
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• 2015

본 논문에서는 높은 성능의 속도 제어 특성을 만족하기 위해 위치 기반의 반복제어기를 이용한 속도 제어기를 설계 하여, 레이저 프린터의 OPC 드럼의 속도제어에 적용 하였다. 레이저 프린터 OPC 드럼의 외란은 드럼의 위치에 종속적으로 나타난다. 따라서 위치 기반 반복제어기는 기존의 반복제어기 보다 기준 속도 변동에 강인하며, 레이저 프린터의 다양한 인쇄 속도에 적용 가능하다. 실험 결과, 위치기반 반복 제어기가 기존의 반복제어기 보다 기준 속도 변동에 강인하며 다양한 인쇄 속도에서도 적용 가능함을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.10a
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• pp.103-103
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• 2003

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.103-105
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• 2020

본 논문은 저압 배전선로의 전압 조정을 위해 상태관측기와 반복제어기를 적용한 무효전력 제어 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 및 실험으로 이를 검증하였다. 무효전력 보상기는 단상 풀 브리지 인버터 구조이며 전압제어 시 DC 전압을 일정하게 유지하기 위한 전압 제어와 전류 제어기로 구성된다. DC 리플 보상방식은 상태관측기로 만들어낸 출력 값, DC 링크 리플 성분을 보상한 값을 전압제어기 피드백 성분으로 사용하여 전압을 일정하게 제어하였다. 무효전력을 안정하게 주입하기 위해 기본파 성분은 PI제어기로 제어하고 반복제어기를 PI제어기와 병렬로 연결하여 저차 고조파를 보상하였다. 반복 제어기는 동기 좌표계에서 구현됨에 따라 홀수파 고조파 성분을 제거하는 역할을 한다. 제안한 제어기법은 5kVar 단상 인버터 시스템으로 실험을 진행하였으며, 상태관측기와 반복제어기가 적용된 경우 THD가 9%에서 2%로 향상됨을 확인함으로써 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.71-74
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• 1996

본 연구에서는 반복 학습제어 이론을 기초로 하는 하이브리드 신경망 제어기를 제안한다. 신경망으로는 백프로퍼게이션(backpropagation) 신경망을 사용하고, 기존의 반복 학습 제어 이론의 단점을 보안한 제어 알고리즘을 제안한다. 백프로퍼게이션 신경망의 맵핑(mapping)의 특징으로 원하는 목표 패턴에 추종할 수 있는 출력 패턴을 생성하고 반복 학습에 소요되는 학습시간을 줄일 수 있다. 실험결과에서 보듯이 제안된 제어 알고리즘은 목표패턴에 수렴함을 알 수 있다. 제시한 알고리즘은 CD-ROM 드라이브와 같은 광디스크 드라이브류의 초점 제어 등에 응용할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.393-396
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• 2002

This note investigates the necessity of properness constraint on iterative learning controllers from the viewpoint of the initial condition problem. It is shown that unless the iterative learning controller is proper, the teaming control input may grow unboundedly and thus not be feasible in practice, though the convergence of tracking error is theoretically guaranteed. In addition, this note analyzes the effects of initial condition misalignment in the iterative learning control system on the control input and convergence property.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.149-150
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• 2016

STATCOM은 전력 계통에 병렬로 연결되어 역률 보상, 전압 보상 그리고 비선형 부하에 의해 야기되는 불필요한 고조파 전류를 보상하는 기능을 한다. 고조파 전류의 경우 대개 전원 주파수의 배수 형태로 발생하며, 이를 보상하기 위해 활용될 수 있는 다양한 제어기 중 하나로써 반복 제어기를 적용하였다. 공진 제어기의 무한한 합과 등가인 반복제어기의 경우, 모든 배수 고조파에 대한 제어가 가능하기 때문에 다양한 부하에 의한 예측 불가능한 고조파 전류를 보상해야 하는 STATCOM 제어에 적합하다. 본 논문에서는 반복제어기를 적용한 고조파 전류 제어기를 소개하고, 그 성능을 15kVA 축소 모델 실험으로 검증한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.11 no.2
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• pp.40-47
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• 2006

The learning control develops controllers that learn to improve their performance at executing a given task, based on experience performing this specific task. In a previous work the authors presented an iterative precision of linear decentralized learning control based on p-integrated teaming method for the vertical dynamic multiple systems. This paper develops an indirect decentralized learning control based on adaptive control method. The original motivation of the loaming control field was learning in robots doing repetitive tasks such as on a]1 assembly line. This paper starts with decentralized discrete time systems, and progresses to the robot application, modeling the robot as a time varying linear system in the neighborhood of the nominal trajectory, and using the usual robot controllers that are decentralized, treating each link as if it is independent of any coupling with other links. Error wave propagation method will show up in the numerical simulation for five-bar linkage as a vertical dynamic robot. The methods of learning system are shown up for the iterative precision of each link at each time step in repetition domain. Those can be helped to apply to the vertical multiple dynamic systems for precision quality assurance in the industrial robots and medical equipments.