본 논문은 초기 조건 문제의 관점에서 반복 학습 제어기가 proper 해야 할 필요성에 대하여 연구한다. 반복 학습 제어기가 proper하지 않으면, 모든 반복에 있어서 시스템의 초기 상태와 요구되는 시스템의 상태가 완전히 일치하지 않는다면 학습입력의 크기가 무한대로 증가하는 경우가 생겨 실제 구현이 불가능해진다. 따라서 이론적으로 학습 제어의 수렴이 보장되더라도 proper하지 않은 학습 제어기는 실제 시스템에는 적용할 수 없음을 보인다. 또한 반복 학습 제어 시스템의 초기 조건의 불일치가 시스템의 수렴 특성에 미치는 영향에 대하여 분석한다.
This note investigates the necessity of properness constraint on iterative learning controllers from the viewpoint of the initial condition problem. It is shown that unless the iterative learning controller is proper, the teaming control input may grow unboundedly and thus not be feasible in practice, though the convergence of tracking error is theoretically guaranteed. In addition, this note analyzes the effects of initial condition misalignment in the iterative learning control system on the control input and convergence property.
