非线性系统开闭环PI型迭代学习控制的鲁棒性

对于完成重复轨迹跟踪任务的系统,迭代学习控制是一种能有效地改进其跟踪性能的技术。研究并给出了一类非线性系统开闭环PI型迭代学习控制的鲁棒条件,证明了系统在状态干扰、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．从鲁棒条件式看出,迭代学习控制的鲁棒性与学习控制律中的积分系数无关。     

不确定时滞系统的迭代学习控制算法(Ⅰ)

讨论了不确定时滞系统迭代学习控制的鲁棒收敛性．在存在干扰和初始偏移的情形下，给出了较弱的收敛性充分条件．仿真结果表明，迭代学习控制算法对于抑制初始点偏移和周期干扰的影响是有效的．     

期望轨迹可变的非线性时变系统迭代学习控制

针对一类存在扰动的未知非线性时变系统,提出了一种在不同次迭代运行过程中期望轨迹可变的迭代学习控制算法.该算法首先构造含未知参数项的系统逆控制,然后利用小波级数逼近逆系统的未知非线性参数,其最佳逼近系数与系统的期望轨迹无关,最后在迭代过程中通过学习的方法修正小波逼近系数,并采用变结构技术抑制系统干扰的影响,设计了在期望轨迹变化情况下的鲁棒迭代学习控制律.算法的收敛性分析表明,随着迭代次数的增加,逼近系数与最佳系数的差异减小.针对机械臂系统的仿真表明轨迹跟踪误差逐次减小并收敛,说明了算法的有效性.     

一类非线性迭代学习控制系统的鲁棒收敛性

讨论了对于一类非线性动态系统施加高阶Ｄ型迭代学习算法时构成的迭代学习控制系统的鲁棒收敛性．证明了当系统初始状态逐渐固定在靠近期望初态的某一点上时，系统控制、状态、输出会收敛到相应期望轨迹的邻域内．同时，证明了在渐近理想重复初始条件下的算法收敛性．仿真结果表明，开闭环配合的学习律是克服初态偏移的一种有效途径     

9-DOF超冗余机器人轨迹规划优化算法

以太空舱内机器人系统9-自由度（DOF）超冗余模块机器人为研究对象,以避关节极限作为优化指标,考虑容错性能,利用微分运动的方法,分别提出了适于计算机迭代计算的冗余机器人在笛卡儿空间进行手爪姿态可变时的直线轨迹优化算法和手爪经过空间中任意不共线3点决定的平面内的圆弧轨迹优化算法。在优化算法的验证实验中,实现了利用冗余机器人完成直线轨迹拉抽屉、抓棒料和圆弧轨迹开厨门等动作。     

不确定时滞系统的迭代学习控制算法（I）

讨论了不确定时滞系统迭代学习控制的鲁棒收敛性，在存在干扰和初始偏移的情形下，给出了较弱的收敛性充分条件，仿真结果表明，迭代学习控制算法对于抑制初始点偏移和周期干扰的影响是有效的。     

一种改进的机器人迭代学习控制方法

本文利用学习推理的思想提出了一种改进的迭代学习方法，目的在于改善单纯迭代学习在机器人轨迹控制中对系统负载的依赖性。能对周期性重复工作的机器人轨迹控制在系统模型和负载完全未知的条件下经一周期的试运行后达到准确轨迹跟踪，仿真研究表明，对于Ｐｕｍａ－５６０机械手的轨迹控制精度可达到１％，而且整个控制算法计算量少，完全能满足实时控制要求。     

一种可用于线性动态延迟系统控制的开环比例型一阶给定超前迭代学习控制算法

本文讨论了迭代学习控制的基本概念，并给出了一种可用于线性动态延迟系统的比例型一阶给定超前迭代学习控制算法。理论分析证明，这种控制算法对于跟踪重复运动的轨迹具有良好的效果。     

一种可用于线性动态延迟控制系统的闭环比例型一阶给定超前迭…

讨论了迭代学习控制的基本概念，并给出了一种可用于线性动态延迟系统的比例型一阶给定超前迭代学习控制算法。理论分析证明，这种控制算法对于跟踪重复运动的轨迹具有良好的效果。     

一种可用于线性动态延迟系统控制的开环比例型一阶给定超？…

本文讨论了迭代学习控制的基本概念，并给出了一种可用于线性动态延迟系统的比例型一阶给定超前迭代学习控制算法。理论分析证明，这种控制算法对于跟踪重复运动的轨迹具有良好的效果。