时滞系统的PID型迭代学习控制

通过对智能控制、人工智能、自动控制和控制论的相互关系的分析和总结,提出了时滞系统中应用迭代学习控制的思想方法,给出了时滞系统PID型迭代学习算法,并在理论上证明了算法的收敛性     

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。     

非线性时滞系统的智能迭代学习控制

针对一类单输入单输出非线性时滞系统,提出了一种自适应神经网络迭代学习控制方案,神经网络用来逼近未知非线性函数和未知非线性时滞函数,放宽了传统迭代学习控制对非线性函数和非线性时滞函数的限制,拓展了迭代学习控制的应用范围．采用Lyapunov—Krasovskii函数和利用反演（Backstepping）技术设计神经网络学习律和控制律,基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,通过调节设计参数可以实现对目标轨线任意精度的跟踪．     

非线性时滞系统开闭环PD型迭代学习控制研究

对于具有重复运动性质的对象,迭代学习控制是一种有效的控制方法.针对具有可重复输出扰动和初值偏差的一类非线性含有状态和控制时滞系统,鉴于闭环算法往往比开环算法具有更好的稳定性和更强的鲁棒性,为此闭环和开环相结合的算法研究具有更广泛的意义.提出了一种开闭环PD型迭代学习控制律,最后通过与开环PD型迭代学习律作对比来进行仿真...     

一类非线性种群扩散系统的最优生育率控制的存在性

本文研究具最终状态观测的一类非线性种群扩散系统,利用泛涵分析和J.L.Lions的最优控制等理论,证明最优生育率控制的存在性.     

初态偏移非线性系统跟踪控制的迭代学习算法

基于迭代学习控制理论提出一种新的可变增益学习控制算法,并对系统初态的迭代学习律进行了讨论,利用算子理论证明在非线性系统中存在初态偏移时经过迭代学习后,输出仍能跟踪期望轨迹;对其收敛性进行数学证明,得到谱半径形式的迭代学习律收敛的充分条件,从而解决了可变学习增益迭代学习控制的初态偏移问题.最后在注塑机注射速度控制系统中与增益不可变迭代学习算法进行比较,仿真结果验证了算法的有效性.     

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.     

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.     

具有扩散的时滞捕食—食饵系统的持久性

考虑一类时滞三种群捕食—食饵扩散系统的持久性,应用微分方程比较原理,得到保证系统持久性的充分条件,并推广了相应文献的主要结果.     

机器人跟踪的迭代学习控制方法

针对机器人跟踪控制问题,提出一种改进的D型迭代学习控制律,给出迭代学习控制算法的充分条件和必要条件.该控制律除了利用机器人的关节位置及关节速度信息外,还引入了机器人的关节角加速度.利用控制律中的机器人关节角加速度构成的学习律在二关节操作臂上进行试验并且与D类学习律进行比较.仿真结果表明,该方法能大大提高学习速度,具有良好的控制性能.     

线性广义系统的D型迭代学习控制

根据误差收敛准则,提出了线性广义系统的迭代学习控制算法,利用矩阵理论及不等式技巧给出了线性定常广义系统在D型学习律作用下的迭代控制收敛性结果,这一结果是全新的,其对时变系统也成立;另外,针对线性定常广义离散时间系统,给出了一种通过最优化目标函数确定控制器参数的设计方法.     

神经网络迭代学习控制快速算法的研究

研究了非线性系统的神经网络迭代学习控制问题,为了提高神经网络学习控制的收敛速度,改进了权值的迭代学习算法,提出了一种新的训练权值方法,它以递推的方法来计算网络权值,不仅能减少计算量且收敛速度快,最后,用仿真结果对该算法作了进一步的验证。     

Sampled-data Iterative Learning Control for Singular Systems

Sampled-data iterative learning control (SILC) for singular systems is addressed for the first time. With the introduction of the constrained relative degree, an SILC algorithm combined with a feedback control law is proposed for singular systems. Convergence of the algorithm is proved in sup-norm, while the conventional convergence analysis is in λ-norm. The final tracking error uniformly converges to a small residual set whose level of magnitude depends on the system dynamics and the sampling-period. Due to inequalities to estimate the level of the existing results of SILC, convergence is guaranteed not only at the sampling instants but on the entire operation interval, so that the inter-sample behavior is guaranteed, which is more practical for real implementation.     

D型闭环迭代学习控制的2-D模型及收敛性分析

本文将 2 D线性连续 离散系统理论应用于连续线性迭代学习控制系统中 ,给出能很好反映迭代学习控制过程的数学模型 2 D线性连续 -离散系统Roessor模型。在 2 D系统理论上证明了D型闭环迭代学习控制律的收敛性。根据该理论设计的闭环迭代学习控制器 ,受到的限制较小。     

一类组合大系统简单迭代学习控制的收敛性

该文提出并证明了当被控系统的状态方程为一类非线性组合大系统方程时采用简单学习律迭代学习控制的收敛的充分和必要条件。引入了一种范数,使得该系统的收敛性无需要求各个子系统的互联项之间满足一定的相关度等假定,控制采取的是分散控制,这些都有利于工程实现。     

基于正交多项式的迭代学习控制算法及其应用

针对存在不确定扰动的线性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．该算法利用正交多项式级数将系统参数化,运用其积分运算矩阵,导出了一种基于多项式级数的线性系统的近似模型．在此模型基础上,用迭代学习的方式来修正输入量的多项式展开系数,并运用LMI方法求解学习增益矩阵．所得算法在系统不满足正则性或无源性时,仍可以用输出误差信号来构造学习律．将该方法运用到直线电机的控制中,仿真结果表明,新算法能明显地提高直线电机的控制精度。     

一类抛物型分布参数系统最优控制的研究

本文通过分析线性微分算子A的特征,应用列紧算子半群的性质和毕卡达定理,证明了二次性能指标泛函下一维扩散过程混合线性最优控制的存在性,参照文献具体给出了最优控制律;并且就文献所讨论的结果,作为两种特殊情况进行了验证。     

非线性大系统简单迭代学习控制的收敛性

证明了当被控系统的状态方程为一类非线性组合仿射大系统时,采用开环P型学习律迭代学习控制收敛的充分条件和必要条件,并给出了一个例子来说明此条件的正确性.     

基于偏微分方程的CT图像去噪

计算计X射线断层技术(CT)广泛应用于医学诊断领域. CT图像噪声的大小直接影响到诊断的质量.对CT图像去噪方法的研究和应用成为了一个十分重要的课题.近年来,偏微分方程(PDE)方法在图像分析处理和计算机视觉领域的应用研究非常活跃.介绍了一种新颖的去噪算法各向异性扩散方法应用于CT图像去噪处理.与偏微分方程(PDE)方法和边界强化扩散(EED)方法相比,各向异性扩散方法对CT图像去噪有良好的效果,更能很好的保持细节.本文最后给出了该算法可能发展的方向和应用前景.     

一类二阶拟线性的偏微分方程系统的振动性定理

本文讨论了一类二阶具时滞的偏微分方程系统,建立了方程组所有解振动的充分条件,同时也给出了实际应用例子.