一类具有控制时滞非线性系统在任意初值下的开环PD型迭代学习控制

在迭代学习控制理论的收敛性分析中,常见的初始条件是迭代初值与期望初值一致,或者迭代初值固定,给出了一类含控制时滞非线性时变系统在任意初值条件下采用开环PD型迭代学习控制算法时的收敛条件.迭代学习采用控制输入与初值同时学习的算法,其中控制输入利用了给定超前法,该算法解决了控制时滞和初值问题.运用算子理论证明了收敛条件,给出了间歇非线性控制时滞过程仿真实例,研究结果说明了该算法的有效性.     

即时学习算法在非线性系统迭代学习控制中的应用

运用即时学习算法来解决一类非线性系统的迭代学习控制初值问题。对于任何类型的迭代学习控制算法，即时学习算法都能有效地估计初始控制量，减小了初始输出误差，加快了算法的收敛速度，使得经过有限次迭代后系统输出能严格跟踪理想信号。对机器人系统的仿真结果表明了该方法的有效性。     

任意初态下的工业机器人迭代学习控制

对迭代初值为任意值的工业机器人轨迹跟踪控制系统,提出了一种基于滑模面的非线性迭代学习控制算法,使机器人轨迹能快速、精确跟踪上期望轨迹。基于有限时间收敛原理,构建了关于机器人轨迹跟踪误差的迭代滑模面,在滑模面内,机器人轨迹跟踪误差在预定时间内收敛到零。设计了基于滑模面的迭代学习控制算法,理论证明了随着迭代次数的增加,处于任意初态的轨迹将一致收敛到滑模面内,解决了迭代学习中的任意初值问题。数值仿真验证了该算法的有效性和抗干扰能力。     

带有初态学习的可变增益迭代学习控制

针对一类非线性系统提出一种新的学习控制算法,该算法在可变学习增益的迭代学习控制律基础上,增加了系统初态的迭代学习律.利用算子理论证明了系统在存在初态偏移时经过迭代学习后,其输出能够完全跟踪期望轨迹,同时得到了该算法谱半径形式的收敛条件.将该算法与传统迭代学习控制相比较可以看出,前者的收敛速度得到了较大提高,而且解决了可变学习增益迭代学习控制的初态偏移问题.仿真结果验证了该算法的有效性.     

具有扰动的非线性系统高阶迭代学习控制

迭代学习控制(ILC)利用系统的重复性不断改进控制性能.本文讨论一类具有扰动的非线性、时变系统高阶迭代学习控制算法及其迭代学习收敛的充分条件,并与D型迭代学习算法相比,讨论典型PD高阶ILC算法的收敛速度.仿真结果证实高阶ILC算法具有更快的收敛速度,并且当系统满足收敛条件、不确定项及输出扰动项有界时迭代学习收敛.     

执行器故障时变系统的PID迭代容错控制

对存在执行器故障的连续线性时变系统，给出了PID型迭代学习容错控制律的收敛条件。对连续时变故障系统设计了一种PID迭代学习容错控制律，在[λ]范数意义下给出了故障系统PID型迭代容错控制器收敛的充要条件；基于Schur补原理和不等式变换，将容错控制器收敛条件转换成线性矩阵不等式，当迭代学习收敛速度设定时，基于线性矩阵不等式能快速确定最优迭代控制增益，避免了迭代控制增益设置的盲目性。旋转控制系统的数值仿真，验证了PID迭代容错控制器优良的容错性能和跟踪性能。     

非线性系统开闭环PID型迭代学习控制算法的鲁棒性

针对非线性时变系统的迭代学习控制问题提出了一种开闭环PID型迭代学习控制律,并证明了系统满足收敛条件时,具有开闭环PID型迭代学习律的一类非线性时变系统在动态过程存在干扰的情况下控制算法的鲁棒性问题.分析表明,系统在状态干扰、输出干扰和初态干扰有界的情况下跟踪误差有界收敛,在所有干扰渐近重复的情况下可以完全地跟踪给定的期望轨迹.     

非线性迭代学习控制问题的延拓修正牛顿法

对于非线性迭代学习控制问题,提出基于延拓法和修正Newton法的具有全局收敛性的迭代学习控制新方法.由于一般的Newton型迭代学习控制律都是局部收敛的,在实际应用中有很大局限性.为拓宽收敛范围,该方法将延拓法引入迭代学习控制问题,提出基于同伦延拓的新的Newton型迭代学习控制律,使得初始控制可以较为任意的选择.新的迭代学习控制算法将求解过程分成N个子问题,每个子问题由换列修正Newton法利用简单的递推公式解出.本文给出算法收敛的充分条件,证明了算法的全局收敛性.该算法对于非线性系统迭代学习控制具有全局收敛和计算简单的优点.     

迭代学习控制在氯乙烯聚合反应中的应用

由于氯乙烯聚合反应釜是一个具有纯滞后时间长、时间常数大的,且很难建立精确数学模型的被控对象,因此本文提出一种新的控制方案,即采用控制输入和系统初态同时进行学习的闭环PD型迭代学习控制,给出了该算法谱半径形式的收敛条件,并利用算子理论证明了系统在任意初态条件下经过逐次迭代后,其输出能够完全跟踪期望轨迹。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于CMAC网络的迭代学习初始控制策略

针对传统迭代学习控制在面临新的环境或控制任务时学习时间长、收敛速度慢的问题,首先引入迭代学习初始控制算法,并给出了算法收敛的充分必要条件;然后,利用小脑模型连接控制网络(CMAC)与反馈PID网络进行综合,在系统的历史控制经验基础上,估计系统的期望控制输入,作为迭代学习控制器的初始控制输入,再由开闭环P型迭代学习律逐步改善控制效果,从而避免了对初始控制输入量的盲目选择,使得系统的实际输出只需较少的迭代次数就能达到跟踪的精度要求。机器人系统的仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。     

连续非线性系统的迭代学习控制方法*

本文根据误差收敛准则，提出了连续非线性系统的迭代学习控制算法，给出了ＰＩＤ型学习控制算法的收效条件，实际应用表明，该方法可以逼近预定的任意轨线。     

时变非线性系统迭代学习控制遗忘因子算法

针对迭代学习P型控制算法对初始偏差和输出误差扰动的敏感性问题,研究了一种带有遗忘因子的时变非线性系统的迭代学习控制方法.在有扰动的情况下,利用迭代学习过程记忆的期望轨迹,期望控制以及跟踪误差,通过有界学习增益和批次时变因子设计学习控制器,并基于算子理论给出了控制算法存在的充分必要条件及其收敛性分析,改善了系统的鲁棒性和动态特性.最后以注塑机的注射速度控制仿真验证了本文算法的有效性.     

非线性系统的学习控制及其在机器人中的应用

分析了一类非线性系统的迭代学习控制问题,给出了迭代算法收敛的充分条件,使得经过逐次迭代后系统输出严格跟踪理想信号,且迭代初始状态与理想状态及理想输入无关。最后,机器人系统的仿真结果表明了本文方法的可行性及实用性。     

一种参数优化的非线性离散系统鲁棒迭代学习控制方法

针对带有扰动的一类离散非线性系统的鲁棒迭代学习控制问题, 设计一种基于参数优化的迭代学习控制算法. 该算法能够保证在有初始状态误差和状态、输出扰动的情况下使闭环系统具有鲁棒BIBO 稳定性, 系统输出能够单调收敛于给定输出轨迹的邻域内; 在没有初始状态误差和扰动的情况下能够以零稳态误差跟踪给定输出轨迹. 最后通过仿真分析验证了所提出算法的有效性.

     

非线性系统闭环P型迭代学习控制的收敛性

本文得到并证明了当被控系统的状态方程为一类非线性方程时，采用闭环Ｐ型学习律迭代学习控制的收敛的充分条件和必要条件，最后，我们给出了典型的仿真结果。     

Discrete-time adaptive iterative learning control with unknown control directions

An adaptive iterative learning control scheme is proposed for a class of discrete-time nonlinear systems with random initial conditions and iteration-varying desired trajectories. The discrete Nussbaum gain method is incorporated into the control design to tackle the problem associated with the lack of a priori knowledge of the control directions. The proposed control algorithm guarantees the boundedness of all the signals in the controlled system. The tracking error converges to zero asymptotically along the iterative learning axis. The effectiveness of the proposed control law is verified through numerical simulation.     

抑制初态误差影响的自适应迭代学习控制

针对一类参数化高阶不确定非线性连续系统, 设计迭代学习控制算法, 以解决随机初态对系统跟踪性能产生负面影响的问题. 结合滑模控制思想以及部分限幅参数学习律, 控制算法在预设时间段内抑制随机初态偏差对系统跟踪性能的影响. 经过预设时间后, 随着迭代次数的增加, 系统的跟踪误差及其各阶导数一致收敛到零. 且在整个运行时间段内, 系统各个变量一致有界. 此外, 本文回避了非参数化不确定非线性系统在放宽迭代初值假设时常使用的Lipschitz假设条件, 而采用类Lyapunov函数分析法设计迭代学习控制器. 理论证明和仿真结果都说明了该算法的有效性.