Iterativno upravljanje putem učenja celog i necelog reda - pregledni prikaz

Abstract

Ovaj rad daje pregledni prikaz nedavno prezentiranih i objavljenih rezultata autora koji se odnose na primenu iterativnog upravljanja putem učenja (ILC) i to celog reda kao i necelog reda. ILC predstavlja jedno od važnih oblasti u teoriji upravljanja i ono je moćan koncept upravljanja koji na iterativan način poboljšava ponašanje procesa koji su po prirodi ponovljivi. ILC je pogodno za upravljanje šire klase mehatroničkih sistema i posebno su pogodni za upravljanje kretanja robotskih sistema koji imaju važnu ulogu u biomehatroničkim, tehničkim sistemima koji uključuju primenu i vojnoj industriju itd. U prvom delu rada predstavljeni su rezultati koji se odnose na primenu višeg celobrojnog reda PD tipa sa pratećom numeričkom simulacijom. Takođe, još jedna druga ILC šema celobrojnog reda je predložena za dati robotski sistem sa tri stepena slobode u rešavanju zadatka praćenja što je i verifikovano kroz simulacioni primer. U drugom delu, predstavljeni su rezultati koji se odnose na primenu ILC frakcionog reda gde je prvo PDα tip predložen za linearni sistem frakcionog reda. Pokazano je da se pod odredjenim dovoljnim uslovima koji uključuju operatore učenja konvergencija datog sistema može biti garantovana. Takodje, PIβDα tip ILC upravljanja je predložen za linearni sistem frakcionog reda sa kašnjenjem. Konačno, dovoljni uslovi za konvergenciju u vremenskom domenu predloženog ILC upravljanja su dati odgovarajućom teoremom sa pratećim dokazom.

This paper provides an overview of the recently presented and published results relating to the use of iterative learning control (ILC) based on and integer and fractional order. ILC is one of the recent topics in control theories and it is a powerful control concept that iteratively improves the behavior of processes that are repetitive in nature. ILC is suitable for controlling a wider class of mechatronic systems - it is especially suitable for motion control of robotic systems that attract and hold an important position in biomechatronical, technical systems involving the application, military industry, etc. The first part of the paper presents the results relating to the application of higher integer order PD type ILC with numerical simulation. Also, another integer order ILC scheme is proposed for a given robotic system with three degrees of freedom for task-space trajectory tracking where the effectiveness of the suggested control is demonstrated through a simulation procedure. In the second part, the results related to the application of the fractional order of ILC are presented where PDα type of ILC is proposed firstly, for a fractional order linear time invariant system. It is shown that under some sufficient conditions which include the learning operators, convergence of the learning system can be guaranteed. Also, PIβDα type of ILC is suggested for a fractional order linear time delay system. Finally, sufficient conditions for the convergence in the time domain of the proposed ILC were given by the corresponding theorem together with its proof.