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鉴于初始控制量对迭代学习控制(ILC)算法收敛速度及跟踪精度的重要影响,为保证ILC算法对任意期望轨迹的跟踪性能,提出了一种基于小波神经网络(WNN)逆系统的ILC初始控制量确定方法。首先分析了研究对象的可逆性,在此基础上建立了对象的WNN逆模型,然后根据该逆模型求得任意期望轨迹下的网络输出,将其作为ILC算法的理想初始控制量进行迭代学习。仿真结果表明,新算法辅助的ILC能利用先前的控制经验,在面临新的期望轨迹时能有效减少迭代次数,提高跟踪精度。