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논문 기본 정보

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Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회지 Vol.23 No.9
발행연도
2006.9
수록면
84 - 91 (8page)

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The synthesis of optimal controllers for multivariable systems usually requires an accurate linear model of the plant dynamics. Real systems, however, contain nonlinearities and high-order dynamics that may be difficult to model using conventional techniques. This paper presents a novel learning method for the synthesis of LQR controllers that doesn't require explicit modeling of the plant dynamics. This method utilizes the sign of Jacobian and gradient descent techniques to iteratively reduce the LQR objective function. It becomes easier and more convenient because it is relatively very easy to get the sign of Jacobian instead of its Jacobian. Simulations involving an overhead crane and a hydrofoil catamaran show that the proposed LQR-LC algorithm improves controller performance, even when the Jacobian information is estimated from input-output data.
#LQR(Linear Quadratic Regulator) #LC(Learning Control: 학습제어) #Overhead Crane(크레인) #Hydrofoil Catamaran(수중익 쌍동선)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. LQR 제어기의 학습법
3. 학습의 수렴
4. 시뮬레이션
5. 결론
참고문헌

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임윤규 ,  정병묵 Journal of the Korean Society for Precision Engineering 2005 .08

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-555-016765523