ScholarGate
Asszisztens
Machine learningAdaptive Control

Iteratív Tanuló Szabályozás

Az Iteratív Tanuló Szabályozás (ILC) egy olyan szabályozási módszer olyan rendszerek számára, amelyek ugyanazt a feladatot ismételten végzik el (pályakövetés egy rögzített időintervallumon keresztül). A kulcsgondolat az, hogy az előző próbákból származó hiba információit felhasználva frissítjük a bemenetet a következő próbára, fokozatosan javítva a követési pontosságot. Az Arimoto et al. által 1984-ben úttörőként bevezetett ILC ideális robotikai gyártásban, félvezető-feldolgozásban és minden olyan alkalmazásban, ahol ugyanazt a mozgást nagy pontossággal sokszor kell ismételni.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Iterative Learning Control. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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

Hivatkozik rá

ScholarGateIterative Learning Control (Iterative Learning Control). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/control-theory/iterative-learning-control · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026