【摘 要】
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迭代学习控制是最近二十年发展起来的一种新型的智能控制方法,其适用的对象是具有重复特性的被控系统。其思想是利用系统的跟踪输出误差和先前的控制经验来优化处理当前次的
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迭代学习控制是最近二十年发展起来的一种新型的智能控制方法,其适用的对象是具有重复特性的被控系统。其思想是利用系统的跟踪输出误差和先前的控制经验来优化处理当前次的控制信号,目的是使系统的输出跟踪系统的期望轨迹。在实际的过程中经常存在迭代变化的扰动、模型不确定和参考信号等非重复性因素。由于传统的学习算法不能较好地对其进行处理,导致迭代学习控制的基本性能受到这些因素的影响。本文主要使用新的迭代学习控制算法去处理存在的非重复性因素问题。本文介绍了迭代学习控制的基本知识,且深入分析了其发展历程和研究的现状。本文要解决的主要问题是克服迭代学习控制过程中存在的非重复性因素的不良影响。针对离散重复过程,利用K. L. Moore提出的关于迭代域的分析方法设计反馈控制器来跟踪迭代变化的参考信号,再结合使用内模原理来确保系统沿时间轴完美跟踪以及沿迭代轴渐进收敛跟踪。对于迭代变化的循环模型已知和循环模型未知的干扰,分别使用内模原理和自适应前馈补偿的思想去设计合适的控制器去补偿扰动对系统造成的影响。针对迭代变化的模型不确定性,使用区间概念以及2-D理论的思想去分析设计合适的增益矩阵来确保控制算法具有收敛性。通过MATLAB仿真验证,与传统的一阶学习算法相比,内模原理和自适应前馈补偿可以更好的抑制模型已知和模型未知的非重复性的扰动。且利用2-D理论思想可以使模型不确定性的系统在较强的稳定性条件下,确保系统具有良好的跟踪性能。
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