ScholarGate
Asistent
Machine learningAdaptive Control

Iterative Learning Control

Iterative Learning Control (ILC) je metoda řízení pro systémy, které opakovaně provádějí stejný úkol (sledování trajektorie v pevně daném časovém intervalu). Klíčovou myšlenkou je využití informací o chybě z předchozích pokusů k aktualizaci vstupu pro další pokus, čímž se postupně zlepšuje přesnost sledování. ILC, jehož průkopníky byli Arimoto et al. v roce 1984, je ideální pro robotické výrobní procesy, zpracování polovodičů a jakékoli aplikace, kde je nutné mnohokrát s vysokou přesností opakovat stejný pohyb.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. Arimoto, S., Kawamura, S., & Miyazaki, F. (1984). Bettering operation of robots by learning. Journal of Robotic Systems, 1(2), 123-140. DOI: 10.1002/rob.4620010203
  2. Moore, K. L. (1993). Iterative learning control for trajectory tracking. Advances in Industrial Control, Springer-Verlag. link
  3. Bien, Z., & Xu, J. X. (2007). Iterative Learning Control: Analysis, Design, Integration and Applications. Kluwer Academic Publishers. link

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Iterative Learning Control. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/control-theory/iterative-learning-control

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateIterative Learning Control (Iterative Learning Control). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/control-theory/iterative-learning-control · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026