【摘 要】
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迭代学习控制是利用上一次系统的输入信息和跟踪误差来修正当前的控制输入，通过一定次数的重复，以达到输出能完全或者渐近跟踪期望轨迹的目的。由于迭代学习控制算法简单，应用方
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迭代学习控制是利用上一次系统的输入信息和跟踪误差来修正当前的控制输入，通过一定次数的重复，以达到输出能完全或者渐近跟踪期望轨迹的目的。由于迭代学习控制算法简单，应用方便，引起了很多研究人员的关注。本文主要考察迭代学习算法的改进，并将其应用到具体系统和一般线性系统，具体内容如下：（1）将PID迭代学习加在常规的PID控制上，构成混合PID学习，分别对三自由度飞机的俯仰角和旋转角进行跟踪控制，进行了MATLAB仿真，仿真结果证明此方法提高了跟踪的精度。（2）利用模糊控制器对迭代学习的增益进行调节，将迭代学习上一次的输入信息作为模糊控制器的输入之一，使得增益根据输入的不同而变化。在原有的P型迭代学习控制的基础上，给出了P型模糊迭代学习算法，并进行了MATLAB仿真，仿真结果表明了该方法的有效性。（3）在P型迭代学习控制律的增益中加入了对数函数，得到了新的P型迭代学习算法，给出了收敛性证明，针对正则二阶线性定常系统和开关磁阻电机调速控制系统进行了MATLAB仿真，仿真结果表明新的迭代学习控制大大提高了系统的迭代速度和跟踪精度。
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