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。     

基于T-S模型的非线性系统的迭代学习控制

针对T-s模糊系统的轨迹跟踪控制问题,提出了基于正交多项式的迭代学习算法.该方法首先推导了T-S模糊全局系统的等价系统,然后利用正交多项式级数展开技术和其积分运算矩阵,将等价系统的微分方程转化为代数方程.在此基础上,用迭代学习的方式来修正输入量的正交多项式系数.所得算法对于具有任意相对阶的非线性系统,可用输出误差信号本身来构造学习律.仿真实例表明了新算法的有效性.     

基于Shifted Legendre正交多项式的迭代学习控制方法

考虑用迭代学习控制方法来解决一类线性时变连续系统的终端控制问题。运用ShiftedLegendre正交多项式的展开技术,利用其正交性和边值条件,将线性时变系统的微分方程转化为代数方程,避免了在判断误差收敛条件的过程中求解线性时变系统状态转移矩阵。并采用高阶学习律来求控制输入的ShiftedLegendre系数向量,仿真实例验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

基于网络逆系统的迭代学习初始控制量确定

鉴于初始控制量对迭代学习控制(ILC)算法收敛速度及跟踪精度的重要影响,为保证ILC算法对任意期望轨迹的跟踪性能,提出了一种基于小波神经网络(WNN)逆系统的ILC初始控制量确定方法.首先分析了研究对象的可逆性,在此基础上建立了对象的WNN逆模型,然后根据该逆模型求得任意期望轨迹下的网络输出,捋其作为ILC算法的理想初始控制量进行迭代学习.仿真结果表明,新算法辅助的ILC能利用先前的控制经验,在面临新的期望轨迹时能有效减少迭代次数,提高跟踪精度.     

迭代学习控制理论现状与展望

迭代学习控制(ILC)作为智能控制的一个分支，经历二十多年的发展，无论在理论研究，还是在实际应用上都取得了丰硕成果，在过程控制中逐渐显现出其独到之处。对ILC算法和理论研究现状作了较为详细的分析，并且指出ILC存在的问题和研究方向。     

一类迭代学习控制的自适应参数优化

针对一类迭代学习控制提出了一种基于二次性能指标函数的自适应参数优化方法。如果原离散系统是正定的，那么这种具有可调参数的学习算法可以保证误差按几何单调收敛于0，如果系统非正定的，提出了一种反馈调节方法使系统正定。数值仿真表明了所提出算法和条件的有效性。     

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。     

具有控制时滞的不确定分布参数系统迭代学习控制

研究了具有控制时滞的不确定线性分布参数系统的迭代学习控制问题,允许系统在迭代过程中初始状态值存在一定偏差。提出了基于时滞已知的P型迭代学习控制算法,给出了其L²范数收敛的充分条件,并利用Green公式、以及Gronwall-Bellman不等式等从理论上进行收敛性证明。数值例子验证了该算法的有效性。     

带有初态学习的指数变增益迭代学习控制

针对一类非线性时变系统在有限时间区间上的轨迹跟踪问题,提出一种新的迭代学习控制算法,该算法对系统的控制输入和初始状态同时采用闭环指数变增益迭代学习律。基于算子理论,对具有任意初始状态的系统,在该迭代学习律作用下的收敛性进行严格证明,同时给出该迭代学习算法收敛的谱半径形式的充分条件。该算法与固定增益的迭代学习控制相比较,不仅加快了收敛速度,而且还解决了指数变增益迭代学习控制要求初始状态严格重复的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。     

Iterative learning based fault detection and estimation in nonlinear systems

Aiming at a class of nonlinear systems that contains faults,a novel iterative learning scheme is applied to fault detection,and a novel algorithm of fault detection and estimation is proposed.This algorithm first constructs residual signals by the output of the practical system and the output of the designed fault tracking estimator,and then uses the residuals and the differencevalue signal of the adjacent two residuals to gradually revise the introduced virtual faults,which can cause the virtual faults to close to the practical faults in systems,thereby achieving the goal of fault detection for systems.This algorithm not only makes full use of the existing valid information of systems and has a faster tracking convergent speed than the proportional-type(P-type) algorithm,but also calculates more simply than the proportional-derivative-type(PD-type) algorithm and avoids the unstable effects of differential operations in the system.The final simulation results prove the validity of the proposed algorithm.     

Iterative learning based fault diagnosis for discrete linear uncertain systems

In order to detect and estimate faults in discrete lin-ear time-varying uncertain systems, the discrete iterative learning strategy is applied in fault diagnosis, and a novel fault detection and estimation algorithm is proposed. And the threshold limited technology is adopted in the proposed algorithm. Within the chosen optimal time region, residual signals are used in the proposed algorithm to correct the introduced virtual faults with iterative learning rules, making the virtual faults close to these occurred in practical systems. And the same method is repeated in the rest optimal time regions, thereby reaching the aim of fault diagnosis. The proposed algorithm not only completes fault detection and estimation for discrete linear time-varying uncertain systems, but also improves the reliability of fault detection and decreases the false alarm rate. The final simulation results verify the validity of the proposed algorithm.     

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。     

含状态时滞的非线性间歇过程迭代学习控制研究

在迭代学习控制(iterative learning control, ILC)理论的研究中,常见的初始条件是迭代初值与期望初值一致,或者迭代初值固定。研究了含状态时滞的非线性间歇过程,其系统初值在期望初值一定范围内随机变化且存在可量测重复性扰动下的迭代学习控制问题。提出了采用带变遗忘因子的开环PD型迭代学习控制算法,给出了谱半径形式的收敛条件,并应用算子理论进行收敛性证明,给出了间歇非线性控制时滞过程仿真实例。研究结果说明了该算法的有效性。