【摘 要】
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针对运动系统中常见的重复参考轨迹,尽管迭代学习控制(iterative learning control,ILC)可以通过迭代有效消除重复误差,但其对于非重复性干扰十分敏感.为实现在非重复干扰环
【基金项目】
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国家自然科学基金(51375349),深圳市科技计划(JCYJ20170306171514468)
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针对运动系统中常见的重复参考轨迹,尽管迭代学习控制(iterative learning control,ILC)可以通过迭代有效消除重复误差,但其对于非重复性干扰十分敏感.为实现在非重复干扰环境下压电微动平台的精密运动,提出了融合ILC与干扰观测器(disturbance observer,DOB)的控制策略.为避免复杂的迟滞建模,将迟滞非线性视为迭代过程中的重复性输入干扰.为保证控制策略的稳定性,推导其收敛条件并分析对非重复性干扰的抑制作用从而降低收敛误差.最后在压电微动平台进行了对比实验,结果表明:
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