工业过程稳态优化中一种改进的迭代学习控制

为了改善工业过程稳态控制的动态品质,对在重复性控制较为实用的PD型迭代学习控制算法进行改进,引入积分环节,以适应工业过程稳态控制;针对带有噪声的系统输出信号进行滤波,改进局部对称双积分型迭代学习控制算法,提出了基于递归最小二乘法(Recursive Least Squares,RLS)滤波的PID型迭代学习控制算法,以期过滤噪声的高频和低频分量,获得更为理想的系统输出.最后给出了相关的仿真试验结果.     

不确定时滞系统的PD型迭代学习控制算法

针对不确定时滞系统,在网络时滞范围已知情况下,采用改进PD型迭代学习控制算法补偿网络时滞.在初态是严格重复时,给出这类系统的极限轨迹和迭代输出收敛于该极限轨迹的充分条件.并与P型迭代学习控制算法进行比较.仿真结果表明改进后的PD型迭代学习控制算法能够有效地补偿此类时滞.当网络时滞范围变窄时,能够更加精确跟踪极限轨迹.在相同迭代次数情况下,PD型迭代学习控制算法比P型迭代学习控制算法能更快收敛于极限轨迹.     

控制时滞系统的遗忘因子迭代学习算法研究

提出遗忘因子是关于迭代次数的函数,简化了传统遗忘因子迭代学习控制算法的收敛条件,并给出了收敛性分析.将改进收敛条件的遗忘因子迭代学习控制算法应用于一类带控制时滞的线性系统,给出了仿真实例.仿真结果表明,在改进的收敛条件下,合理地选择遗忘因子函数,带遗忘因子的PD型迭代学习控制算法在研究的控制时滞线性系统应用之下具有一定的有效性和优越性.     

非线性系统开闭环PID型迭代学习控制的收敛性分析

针对一类参数未知非线性的迭代学习控制问题提出了一种开闭环PID型迭代学习控制律,这种迭代学习律同时利用了系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作用,给出了迭代学习控制算法收敛的充分性条件.分析表明,所给出的迭代学习控制律推广了现有的结果.     

一种改进的非线性离散系统迭代学习控制算法

针对非线性离散时变系统的迭代学习控制问题,提出了一种改进的迭代学习控制算法。在新控制算法中,除了在传统算法基础上增加了状态补偿外,还引用了小波变换来对跟踪误差进行了滤波而没有相位补偿。利用该算法进行学习控制,使系统的实际输出以更快的速度收敛于系统的理想输出;并进一步从理论上证明了新算法的收敛性。     

一种新的迭代学习控制快速算法

对一类连续系统的迭代学习控制问题进行了讨论，提出了一种新的迭代学习控制算法，该算法与目前的算法具有完全不同的形式，数值仿真结果表明了新算法的有效性与优越性。     

基于滑模变结构的迭代学习控制器算法

迭代学习控制是一种新型控制算法,它不依赖于动态系统的精确数学模型,通过重复执行同一任务来减少误差,使系统输出尽可能逼近理想值的方法.滑模变结构控制具有很强的鲁棒性,将滑模控制算法引入ILC,提出两种基于滑模变结构的迭代学习控制算法.仿真结果表明随着迭代次数的增加,误差逐渐减小并趋于平稳,得到较好的跟踪效果.     

欠控制方向的非线性系统自适应迭代学习控制

针对控制方向未知且具有周期扰动的非匹配非线性系统, 提出了一种自适应迭代学习控制策略. 控制算法具有以下3个特点:不需要控制方向的先验知识; 能够对系统的周期不确定性进行在线学习; 能够克服系统的非匹配不确定性. 随着迭代学习次数的增加, 系统跟踪误差渐近收敛于零. 仿真结果表明了控制算法的可行性和有效性.     

非完整移动机器人的迭代学习控制

首先针对迭代初态偏移期望初态的情况,利用构造期望轨迹的办法给出了基于相对阶的迭代学习控制算法,然后借助于压缩映射原理与Gronwall-Bellman不等式给出了算法收敛性的证明.最后将得到的迭代学习控制律应用于非完整移动机器人的跟踪控制问题.MATLAB仿真结果表明了所给控制算法的有效性.     

迭代学习控制的研究与进展

本文先回顾迭代学习控制的历史,讨论了迭代学习控制的各种控制算法,指出迭代学习控制现在存在的问题和未来发展的趋势.     

具控制时滞的线性时滞系统的迭代学习控制

针对一类具有控制时滞的线性系统，讨论了D型迭代学习控制算法，从理论上给出了算法收敛的充分条件。数值仿真结果表明，这种算法是有效的。     

线性离散时不变系统的分数阶相位校正迭代学习控制

针对带有随机干扰的线性离散时不变系统,提出一种分数阶相位校正迭代学习控制算法.设计一种新型相位超前校正与分数阶迭代学习控制相结合的迭代学习控制(ILC)学习律.基于频域分析方法,得到分数阶相位校正迭代学习控制在算法开、闭环两种情况下的频域收敛条件.结果表明:文中算法显著提高了ILC跟踪误差的收敛速度和收敛精度,具有先进性和有效性.     

分批重复过程迭代学习广义预测控制

针对一类分批重复操作过程,提出迭代学习广义预测控制(ILGPC)算法·该算法利用以前的过程输入输出信息,在GPC结构中增加干扰预测估计的迭代学习前馈回路,通过对部分可重复干扰的估计和学习,提高了分批重复操作过程的控制品质,减小了跟踪误差·对算法的稳定性做了分析,并以间歇聚合反应过程为仿真对象,研究了算法的稳定性和鲁棒性·     

工程建模下过程控制的迭代学习控制算法及其收敛性

针对过程控制中工程化建模方法 ,得到的对象模型为传递函数形式 ,而目前的研究是化为状态空间表示 ,因而迭代学习算法及收敛性条件是以矩阵的形式表示 ,不太适合于实际应用的事实。文章用时频结合的方法给出了设定值变化下的迭代学习算法 ,并以系统参数形式地给出几种学习算法的收敛性定理 ,同时通过仿真表明其正确性     

基于自适应迭代学习算法的FNS肢体运动控制

首先介绍FNS系统的构成及工作原理,针对肢体肌肉的非线性时变性,建立了带反馈控制器的迭代学习控制算法,即复合控制器。曩后利用FNS肢体运动控制平台,采用复合控制算法,对人体曲肘和曲腕运动时的关节运动(角位移)轨迹进行了临床实验研究。结果表明,采用该算法,不仅改善了FNS系统的跟踪性能,而且肢体运动轨迹稳定、平滑,受试者无任何不良生理反应,具有较强的自适应性。     

小型吊舱式无人艇航向控制

针对小型吊舱式无人艇航向控制系统精度问题,考虑模型中的不确定性和风、浪干扰等未知项,设计一种基于RBF神经网络和迭代滑模算法的自适应控制器.在建立吊舱式无人艇运动数学模型基础上,采用迭代滑模算法提高收敛时间,并通过RBF神经网络权值逼近模型参数不确定项和未知扰动,最终将该算法与迭代滑模算法进行仿真比较.结果表明,所提出...     

具有死区的饱和工业过程控制系统的迭代学习控制

对具有死区的非光滑饱和工业过程的稳态优化进程施加迭代学习控制,给出加权开环PD型迭代学习控制算法。算法基于前次迭代的输出动态信息和事先给定的理想轨张,修正工业过程控制系统的阶跃输入,以期改善控制系统的动态品质。给出了理想轨线的选取方法,提出了理想轨线的δ可达性和迭代学习算法的ε收敛性的概念。利用Bellman-Gronwall不等式和λ范数理论,论证了算法的ε收敛性。数字仿真表明,迭代学习控制能有效改善工业过程稳态优化进程中控制系统的动态品质,如减少超调,加快动态响应速度,缩短过渡时间等,显示了算法对工业过程控制系统的有效性。