Machine learningAdaptive Control
반복 학습 제어
반복 학습 제어(Iterative Learning Control, ILC)는 동일한 작업을 반복적으로 수행하는 시스템(고정된 시간 간격 동안의 궤적 추종)을 위한 제어 방법입니다. 핵심 아이디어는 이전 시행에서의 오차 정보를 사용하여 다음 시행의 입력을 업데이트함으로써 추종 정확도를 점진적으로 향상시키는 것입니다. 1984년 Arimoto 등이 개척한 ILC는 로봇 제조, 반도체 공정 및 동일한 동작을 높은 정밀도로 여러 번 반복해야 하는 모든 응용 분야에 이상적입니다.
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출처
- 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 ↗
- Moore, K. L. (1993). Iterative learning control for trajectory tracking. Advances in Industrial Control, Springer-Verlag. link ↗
- Bien, Z., & Xu, J. X. (2007). Iterative Learning Control: Analysis, Design, Integration and Applications. Kluwer Academic Publishers. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Iterative Learning Control. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/control-theory/iterative-learning-control
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