I många industriella tillämpningar används robotar för tunga och repetetiva uppgifter. För dessa tillämpningar är iterative learning control (ILC) ett sätt att fånga upp och utnyttja repeterbarheten för att förbättra någon form av referenseföljning. I det här examensarbetet har det tagits fram ett ramverk som ska hjälpa en användare att kunna untyttja ILC. Det visas handgripliga exempel på hur man enkelt kan avända ramverket. Övergången från den betydligt mer vanliga diskreta ILC algoritmen till det kontinuerliga tillvägagångssättet som anänds av ramverket underlättas av teroretisk underbygga inställningsregler. Den uppnåeliga prestandan demonstreras med hjälp av ramverkets inbyggda plotfunktioner. / In many industrial applications robots are used for heavy and repetitive tasks. For these applications iterative learning control (ILC) is a way to capture the repetitive nature and use it to improve some kind of reference tracking. In this master thesis a framework has been developed to help a user getting started with ILC. Some hands-on examples are given on how to easily use the framework. The transition from the far more common discrete time domain to the continuous time domain used by the framework is eased by tuning theory. The achievable performance is demonstrated with the help of the built-in plot functions of the framework.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:liu-110032 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Andersson, Johan |
| Publisher | Linköpings universitet, Reglerteknik, Linköpings universitet, Tekniska högskolan |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0017 seconds