【摘 要】
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迭代学习控制是智能控制的一个分支，适用于运行具有重复性和周期性的被控对象，它利用系统先前的控制信息和误差来修正系统未来的控制信号，产生新的控制信号，使系统跟踪性能得到提
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迭代学习控制是智能控制的一个分支，适用于运行具有重复性和周期性的被控对象，它利用系统先前的控制信息和误差来修正系统未来的控制信号，产生新的控制信号，使系统跟踪性能得到提高，可以在给定时间区间内实现对期望轨迹的完全跟踪，因此得到了众多学者的重视。在每次迭代过程中，都要对初始条件进行定位操作，若迭代初态不在期望初态上，会影响系统跟踪精度，甚至使系统发散。然而实际中，多数情况下很难使每次迭代的初态在期望初态上，因此迭代学习控制的初始值问题有重要的研究意义和应用价值。 本文针对初始值问题本文主要分为两种情况进行研究，即：固定初始值问题和任意初始值问题，固定初值问题又分为初值无偏差问题与固定初值偏差问题两种情况进行讨论。任意初值问题也分为两种情况进行讨论，一种是利用PID型算法解决任意初值问题，另一种是将 PID型迭代学习控制与模糊控制相结合构成了模糊 PID型迭代学习算法来解决任意初值问题，本文针对每种情况提出了相应的迭代学习律，给出了谱半径形式的收敛条件，用算子理论证明其收敛性，仿真结果表明，应用本文采用的控制方法使系统收敛速度更快、跟踪效果更好，且保证了在较少的迭代次数下，被控系统的输出轨迹能精确地收敛到期望轨迹。 针对任意初值的快速学习问题，论文在任意初始值问题的研究中应用模糊控制，并与 PID型迭代学习控制算法相结合是本论文的一个创新之处。 初始值未知问题的研究有着良好的应用前景，在多数情况下，非线性系统如同一个暗箱，大部分的信息无法得到，每次迭代初值也是未知的，因此该算法为解决迭代初值未知的问题提供了一种简便的途径，能够有效的解决迭代学习控制中的初值问题。
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