This dissertation deals with iterative learning controller design for uncertain linear systems and analyzes properties of iterative learning control systems in the frequency domain.
Firstly, we consider the problem of how to design an iterative learning controller when the controlled plant has uncertainty. Plant uncertainty is classified into two categories: unstructured uncertainty and parametric uncertainty. For each uncertainty modeling, we derive sufficient conditions for the iterative learning control system to converge despite the presence of the uncertainty. Based on the derived convergence condition, we show that the iterative learning controller design problem can be investigated from the viewpoint of robust controller design problem. Consequently, it is shown that the iterative learning controller that guarantees convergence for all admissible plant uncertainties can be designed by well-established robust control design techniques such as μ synthesis. In addition, we investigate convergence property of iterative learning control systems where the initial condition of the plant with respect to the iteration.
Secondly, we look into iterative learning control systems for plants with rotation mechanism. In this kind of systems, we cannot make the initial state of the plant identical for every iteration, instead the initial state at each period is equal to the final state at the previous period. Using this property, we convert the iterative learning control system with a feedforward control input into a closed-loop system with another internal loop including a time-delay element. We analyze convergence of the iterative learning control system by examining stability condition of the resultant feedback control system and showed that the obtained stability condition is equal to the convergence condition of the iterative learning control system with invariant plant initial state. In addition, we investigate frequency domain properties of the feedback control system that contains the iterative learning control system as an auxiliary feedback controller. The advantages and disadvantages that the iterative learning controller brings are clearly explained from the sensitivity and complementary sensitivity functions. As an alternative design method, we present a graphical design technique based on the frequency domain analysis of linear interval systems to achieve an iterative learning control with simple structure.
Lastly, we apply the previously proposed controller design methods to the track-following servo system of an optical disk drive. Owing to deficiencies in track geometry and eccentric rotation of the disk, disturbances acting on the track-following servo system inherently contain significant periodic components appearing at a known fundamental frequency corresponding to the disk rotational velocity and higher harmonics. Such disturbances can be effectively rejected by employing an iterative learning controller. The tracking actuator in the experimental optical disk drive is modeled as a second-order system with uncertain coefficients. We design two iterative learning controllers for the experimental optical disk drive using the proposed design methods. Several simulation and experiments are performed to verify performance improvement by the designed iterative learning controllers.
본 논문에서는 불확실성이 있는 시스템을 대상으로 주파수 영역에서 반복 학습 제어기를 설계하는 방법을 제시하고 반복 학습 제어 시스템의 특성을 분석한다.
첫 부분에서는 제어하고자 하는 대상 시스템에 불확실성이 있을 경우 반복 학습 제어기를 어떻게 설계할 것인가 하는 문제를 고려한다. 시스템의 불확실성을 비구조적 불확실성과 구조적 불확실성으로 구분하여, 각각의 경우를 별도로 고려한다. 우선, 각 불확실성 모델링에 대하여 반복 학습 제어 시스템이 모든 시스템 불확실성에 대하여 수렴하기 위한 충분 조건을 유도한다. 유도된 충분 조건을 바탕으로 반복 학습 제어기의 설계 과정이 일반적인 강인 제어기 설계의 관점에서 다루어질 수 있음을 보인다. 이 결과는 시스템에 불확실성이 존재하는 경우에 수렴을 보장하는 반복 학습 제어기는 기존의 강인 제어기 설계와 동일한 과정을 거쳐서 얻을 수 있음을 의미한다. 또한, 시스템의 초기 조건이 모든 반복에 동일하지 않은 경우 반복 학습 제어 시스템의 수렴 특성을 분석한다.
두 번째 부분에서는 회전하는 메커니즘을 가진 기계 장치에 반복 학습 제어기를 적용하는 경우를 다룬다. 이러한 기계 장치에서는 각 반복의 시작에 시스템의 상태를 원하는 임의의 값으로 설정할 수가 없다. 그 대신 각 주기에서의 시스템의 초기 상태는 그 이전 주기에서의 시스템의 최종 상태와 같다는 특성을 가진다. 이러한 성질을 이용하면, 피드포워드 제어 입력을 가진 반복 학습 제어 시스템을 시간 지연 요소를 포함하는 또 하나의 내부 루프를 가진 피드백 시스템으로 표현할 수 있다. 따라서 새로이 생성된 피드백 시스템의 안정성을 검사함으로써 반복 학습 제어 시스템의 수렴 여부를 분석할 수 있다. 이 때 피드백 시스템의 안정성 조건은 결국 원래의 반복 학습 제어 시스템의 수렴 조건과 같아짐을 보인다. 이러한 시스템의 주파수 영역 특성을 감도 함수와 상보 감도 함수를 이용하여 분석한다. 또한, 선형 구간 시스템의 특성을 이용하여 좀 더 간략화된 반복 학습 제어기를 얻기 위한 또 다른 제어기의 설계 방법을 제시한다.
마지막으로 앞에서 제시한 반복 학습 제어기 설계 방법을 광 디스크 드라이브 시스템의 트랙 추종 서보에 응용한다. 광 디스크의 트랙 추종 서보는 디스크의 기하학적 결함과 디스크의 중심과 회전 중심의 불일치 등으로 인하여 디스크의 회전 주파수를 기본 주파수로 가지는 주기적인 외란의 영향을 많이 받는다. 이러한 주기성을 띄는 외란은 반복 학습 제어기를 이용하여 효과적으로 감쇠시킬 수 있다. 일반적으로 광 디스크 드라이브의 트랙킹 액츄에이터는 불확실한 계수를 가진 2차 선형 시스템으로 모델링될 수 있다. 이 불확실성을 포함하는 2차 선형 모델을 바탕으로, 모든 불확실성에 대하여 수렴을 보장하는 반복 학습 제어기를 설계하고, 모의 실험과 실험을 통하여 그 타당성을 보인다. 실험에서 반복 학습 제어기를 포함하는 트랙 추종 서보 시스템은 Motorola DSP96002를 사용하여 디지탈로 구현된다.