多軸ロボットテストベッドへの応用を伴う時間依存ILCに対するノルム最適アプローチ

本論文では、反復学習制御（ILC）を用いた多軸システムの精密運動制御（PMC）における性能とロバスト性の向上に焦点を当てています。ノルム最適ILCフレームワークを使用して、設計目的に基づいた最適な学習フィルタを設計します。本論文には2つの重要な貢献があります。前半では、時間依存重み行列を介して追加の設計柔軟性の導入を含むノルム最適フレームワークを提示します。この追加により、制御器は最適学習制御器を設計する際に、軌道、位置依存のダイナミクス、および時間依存の確率的擾乱を考慮に入れることができます。重み行列設計のための明示的なガイドラインと分析要件が提供されています。後半では、これらのガイドラインの使用を示すことを目的としています。本論文で提供された設計詳細を使用して、時間不変および時間依存重み行列を使用したノルム最適学習制御器を比較するために多軸ロボットテストベッドのモデル上でシミュレーションによって設計します。