基于2-D系统理论的变初始条件离散系统的迭代学习控制

对于具有重复运动特性的系统，迭代学习控制是一种简单有效的控制方法。为便于实时应用，所有迭代学习控制方案的设计必须在离散时间域进行。初始状态问题是学习控制设计中遇到的一个重要问题。针对具有变初始状态的离散时间系统，利用2-D线性连续．离散型系统理论设计了闭环迭代学习控制器，并给出了保证控制器收敛的充分必要条件。仿真结果证明了该方案的有效性。     

一类非线性系统的迭代学习控制

在一类非线性系统的闭环迭代学习控制中，对系统输入进行闭环D型迭代学习，对输入的初值采用P型迭代学习控制律，给出了它的收敛性证明，从收敛性的证明过程可以看出，这种迭代学习控制受到较小的收敛条件的限制最后用仿真结果对收敛性和收敛条件进行了验证。     

一般非线性离散系统的闭环迭代学习控制研究

通过对开环迭代学习控制的不足进行分析,提出了基于当前输出误差的闭环P型迭代学习控制律,针对一般非线性离散系统,给出了学习控制的收敛条件。仿真结果表明,简单的闭环P型迭代学习控制即能使非线性系统实现对期望轨线的无差跟踪。     

非线性系统开闭环PD型迭代学习控制的鲁棒性

利用开闭环PD型迭代学习控制算法,对一类具有不确定性或扰动的重复非线性时变系统的鲁棒性进行研究,给出了该系统在开闭环PD型迭代学习控制律控制下的鲁棒条件,并证明了该受扰系统在干扰有界的情况下跟踪误差的一致有界收敛性,当所有干扰渐近消失时,系统输出渐近跟踪给定的期望轨迹。数字仿真表明了结论的有效性。     

非线性系统在任意初态下的闭环迭代学习控制

针对一类在有限时间区间上重复运行的非线性系统,提出了一种带有初态学习的闭环D型迭代学习控制算法,并利用算子理论证明了系统在任意初态条件下经过迭代学习后,其输出能够完全跟踪期望轨迹,同时得到了该算法收敛的谱半径形式的充分条件。该算法不仅解决了闭环D型迭代学习控制的初态问题,而且还放宽了收敛条件。最后通过simulink、matlab语言和S函数相结合的方法对控制系统进行了仿真,仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于滑模观测器的非线性系统迭代学习控制

针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模观测器的迭代学习控制算法。根据系统的非线性特性,利用一种滑模观测器对系统的状态进行估计,根据估计信号设计了一种类D型开环迭代学习控制律。这种控制方法不需要对系统的跟踪误差信号进行微分,从而对系统的量测噪声不敏感。给出了控制算法的收敛性证明,通过仿真实验证明了这种算法的有效性。     

不确定时滞非线性系统的迭代学习控制

针对一类不确定状态时滞非线性系统 ,提出了一种形式简单的迭代学习控制算法 ,从理论上给出了算法收敛的充分条件 ,进一步分析了不确定状态时滞、系统采样频率与跟踪性能之间的关系。该学习算法无需精确已知系统的状态时滞 ,而只要估计状态时滞的界 ,因而具有算法简单、计算量小、易于实现等特点。仿真结果表明了该算法的实用性和有效性。     

基于2D模型的网络系统迭代学习控制设计方法

迭代学习控制(iterative learning control, ILC)方法应用于网络控制系统时,由于数据需要在控制器和远程对象间传输经常产生数据丢失现象。给出了一种存在数据丢失时网络系统的随机迭代学习控制设计方法,首先将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上将迭代学习的控制器设计转化为随机〖JP2〗2D Roesser系统的稳定问题。定义了随机意义下2D系统的均方渐进稳定,基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)给出一个判别稳定性的条件,该条件同时可实现迭代学习控制器的设计。仿真示例验证了设计方法的有效性。     

离散时变系统迭代域最优学习控制

针对线性时变离散系统，首次提出并研究了迭代域内线性二次型最优迭代学习控制问题。所得到的迭代学习控制方法在迭代域内是保性能最优的，其学习率不需主观选取，学习速度可通过改变性能矩阵参数进行调节。     

任意初始状态下迭代学习控制的频域分析

针对广义受控对象G(s) ,提出了一种迭代学习控制器在频域中设计的思想 ,给出了在任意初始状态下迭代学习控制算法收敛的充分条件 ,证明了经过逐次迭代后系统实际输出信号对期望输出信号的逼近特性 ,输出跟踪误差将一致有界 ,且与期望状态及期望输入无关。进一步讨论了反馈控制在迭代学习控制器中的作用。仿真结果表明了该算法的有效性。     

PD-type iterative learning control for nonlinear time-delay system with external disturbance

1 .INTRODUCTIONTheiterativelearning control method was proposedby Ariomoto et al[1]for the control system, whichcan performthe same task repetitively . The basiclearning controller for generating the present con-trol input is based on the previous control historyand a learning mechanism.In the last two decadesiterative learning control has been extensivelystudied and achieved significant progress in boththeory and application,and becomes the one of themost active fields inintelligent cont…     

基于迭代学习控制的PID控制器设计

针对传统的经验PID整定方法,提出了一种新的PID参数整定算法。该算法首先利用PD型迭代学习控制来进行期望轨迹的跟踪控制,然后根据迭代学习控制的输入输出数据序列,通过强跟踪滤波器来进行参数辨识,可获得对应于期望轨迹的优化的PID控制参数。给出了迭代学习控制的收敛条件,以及如何利用强跟踪滤波器来进行参数辨识。仿真和实验结果表明,采用该算法设计PID控制器,被控系统可以获得较佳的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于二维混合模型的鲁棒迭代学习控制设计

针对一类正则线性不确定系统,提出一种基于连续/离散二维混合模型的迭代学习控制设计方法。首先,通过独立地考虑迭代学习控制系统连续的控制行为与离散的学习行为,建立迭代学习控制系统的连续/离散二维混合模型,将迭代学习控制器设计问题转化为一类连续/离散二维系统的状态反馈控制问题。然后应用二维连续/离散系统方法,获得迭代学习控制系统稳定性条件。最后根据稳定性条件,利用线性矩阵不等式方法,求得迭代学习控制器参数,它通过Matlab工具箱可以方便的获得。与现有方法相比,所提出的迭代学习控制器利用了输出误差以及状态变化的信息来修正当前的控制,因而设计方法更加符合其本质特征,具有简单实用、直观明了的特点。数值仿真实例验证了所提方法的有效性。     

基于改进迭代学习的参数不确定卫星姿态控制

针对卫星运行时存在的诸如在轨组装升级后的卫星转动惯量变化较大且难以确定等问题,提出一种基于改进预测迭代学习控制的姿态敏捷机动控制方法.首先,以改进递阶饱和控制作为反馈控制器,实现原系统的稳定.其次,加入改进预测迭代学习控制作为前馈控制器,提高系统动态性能、鲁棒性与敏捷性.然后,采用基于混合执行机构的零运动操纵律提供高精...     

任意初始状态下非正则系统的迭代学习控制设计

迭代学习控制已广泛应用于各种机器人控制系统,但目前的方法大多数都假设系统具有零初始误差。在实际工程应用中,迭代学习的初始状态往往会发生漂移,现有的学习算法不能正确地使用。针对具有非零初始误差的非正则线性离散系统,研究了其迭代学习算法,提出了两种新型的初始状态的学习方法,利用2 D系统理论,对迭代学习进行了2 D分析,以保证所提出算法的稳定性。由于不需要假设系统初始误差为零,该算法更符合工程实际,仿真验证了算法的有效性。     

时变非线性系统直接自适应迭代学习控制

针对一类含有非周期时变参数化不确定性的非线性系统,设计了一种新的迭代神经网络估计器,解决了非周期时变不确定性带来的设计难题。用迭代神经网络直接对期望控制量进行整体逼近,利用Lyapunov稳定性理论和自适应迭代学习控制技术设计了控制器,并进行稳定性分析,证明了系统所有状态量有界,且输出量将收敛至期望轨迹的一个邻域内。仿真结果验证了控制器设计方案的正确性。     

欠驱动机械臂无源-自适应迭代学习控制

针对一类欠驱动串联机械臂,基于其动力学方程的变换,提出了一种分步控制策略。该策略首先利用全驱动关节与欠驱动关节之间的动力学耦合,驱使欠驱动关节达到理想位置进而对其进行锁定。由于欠驱动关节理想夹角的随机性,使得锁定欠驱动关节后的机械臂成为一结构不确定系统。针对此类系统,结合迭代学习和耗散控制理论,提出了一种无源-自适应迭代学习控制方法,使其能够进行轨迹跟踪。通过对三连杆机械臂的仿真验证了其有效性及实用性。