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基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制
1
作者 郭晓临 刘洋 +1 位作者 林娜 池荣虎 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期253-262,共10页
针对非线性非仿射离散时间系统,本文提出了基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制策略.通过引入迭代动态线性化方法,处理系统非线性和非仿射结构不确定性,提出了基于偏格式的迭代线性数据模型(iLDM).给出误差量化描述,设计... 针对非线性非仿射离散时间系统,本文提出了基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制策略.通过引入迭代动态线性化方法,处理系统非线性和非仿射结构不确定性,提出了基于偏格式的迭代线性数据模型(iLDM).给出误差量化描述,设计了基于量化数据的学习控制律和参数迭代自适应律,其中后者不仅可以估计iLDM的不确定参数,而且能够调节控制律的学习增益,增强了控制方案的鲁棒能力.同时,设计迭代域中的扩展状态观测器,对参数估计、未建模动态和外界扰动等多非重复不确定性进行估计和补偿.理论分析和仿真研究均证明了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 迭代学习控制 数据量化 扩展状态观测器 多非重复不确定性 非线性非仿射系统
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基于迭代学习控制的桥式吊车模型参考自适应滑模控制
2
作者 曹鹏程 徐为民 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期144-152,共9页
针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑... 针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑模算法采用自适应增益技术,即使精确扰动边界未知,也可以调整切换增益,提高系统的鲁棒性和稳定性。通过迭代学习控制可以对系统未知动力学进行估计,进一步提高系统的控制性能。设计一种非线性动态学习增益来保证学习过程中的收敛速度和稳态精度。应用产生指数衰减曲线的参考模型来跟踪位置误差,通过修改参考模型的衰减率控制系统动态响应过程。利用李雅普诺夫理论对系统的稳定性进行证明。仿真结果验证了控制器的有效性。 展开更多
关键词 桥式吊车 自适应广义超螺旋滑模 迭代学习控制 动态学习增益 模型参考自适应
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运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制
3
作者 焦世广 侯忠生 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期642-648,共7页
针对地铁列车系统非严格重复运行的特性,提出了一种运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制算法.首先,利用紧格式动态线性化方法将地铁列车动力学模型转化为等价的数据模型;其次,仅利用系统输入/输出数据设计了一种适用于... 针对地铁列车系统非严格重复运行的特性,提出了一种运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制算法.首先,利用紧格式动态线性化方法将地铁列车动力学模型转化为等价的数据模型;其次,仅利用系统输入/输出数据设计了一种适用于地铁列车迭代时间长度随机变化的改进无模型自适应迭代学习控制算法;最后,给出了该算法的收敛性分析,并通过仿真验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 地铁列车 无模型自适应控制 无模型自适应迭代学习控制 迭代时间区间随机变化
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电液伺服系统智能自适应迭代学习控制研究
4
作者 亓冠华 刘冰琪 吴梅花 《自动化与仪表》 2025年第3期43-47,共5页
针对电液伺服系统在周期性重复工作过程中存在的模型参数时变以及非线性问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的电液伺服系统位置跟踪控制方法。首先,根据电液伺服系统的运动学模型,设计迭代域下的输入输出数据模型,该动态线性化模型... 针对电液伺服系统在周期性重复工作过程中存在的模型参数时变以及非线性问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的电液伺服系统位置跟踪控制方法。首先,根据电液伺服系统的运动学模型,设计迭代域下的输入输出数据模型,该动态线性化模型包含时变参数项和非线性不确定项;然后,设计了一种迭代差分估计算法估计参数摄动造成的未知扰动;最后,给出电液伺服系统智能自适应迭代学习控制方案,并采用仿真对比实验进行验证。仿真结果表明,基于智能自适应迭代学习控制的电液伺服系统跟踪位置随迭代增加跟踪误差减小,响应速度和鲁棒性增强,相比于传统迭代学习控制算法,具有更好的控制系统精度。 展开更多
关键词 电液伺服系统 位置跟踪 无模型自适应控制 迭代学习控制
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自适应迭代学习控制的发展现状与展望 被引量：1
5
作者 李雪芳 李晓东 刘万泉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1523-1538,共16页
本文在不同问题框架下阐述了自适应迭代学习控制方法的研究现状,并介绍了该领域未来的一些研究方向.首先,简要概述了自适应迭代学习控制的分析方法与控制器结构;其次,从系统的结构特征和运行特征两个角度,讨论了近年来自适应迭代学习控... 本文在不同问题框架下阐述了自适应迭代学习控制方法的研究现状,并介绍了该领域未来的一些研究方向.首先,简要概述了自适应迭代学习控制的分析方法与控制器结构;其次,从系统的结构特征和运行特征两个角度,讨论了近年来自适应迭代学习控制领域的研究热点,包括非参数型不确定性、输入不确定性、状态受限、状态不可测、非重复运动等关键问题.针对每一类问题,指出了自适应迭代学习控制器的设计和分析特点;然后,探讨了数据驱动自适应迭代学习控制的设计方法;最后,提出了自适应迭代学习控制领域的一些开放性的、具有挑战性的关键问题,亟待进一步研究和探索. 展开更多
关键词 迭代学习控制 自适应迭代学习控制 数据驱动 非线性系统 复合能量函数
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存在未知时滞非线性系统的迭代变区间预测迭代学习控制
6
作者 余琼霞 田丰臣 +1 位作者 孙俊杰 侯忠生 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期701-715,共15页
本文针对机理模型未知的非线性非仿射多入多出(MIMO)离散时间系统,研究了系统同时存在未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制(PILC)问题.首先利用未知时滞的上下界信息建立了一种新型的动态线性化(DL)模型,理论分析表明该... 本文针对机理模型未知的非线性非仿射多入多出(MIMO)离散时间系统,研究了系统同时存在未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制(PILC)问题.首先利用未知时滞的上下界信息建立了一种新型的动态线性化(DL)模型,理论分析表明该模型能够等价描述本文所考虑的存在未知时滞的未知非线性系统.同时,设计一种新的数据补偿机制用以处理由于系统运行时间区间迭代变化而引起的数据丢失问题.基于所建立的DL模型和数据补偿机制,设计了能够同时处理未知时滞和迭代变化运行时间区间的预测迭代学习控制方法.通过严格的理论分析同时给出了建模误差和跟踪控制误差的收敛性质.最后,通过仿真进一步验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 迭代学习控制 预测迭代学习控制 未知时滞 迭代变区间
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基于改进涡流搜索算法的外骨骼迭代学习控制
7
作者 钟佩思 张大卫 +1 位作者 张超 王晓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期873-879,共7页
为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律... 为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律;其次,基于多种策略对涡流搜索算法进行改进,提出了一种改进涡流搜索算法,改进后的算法可优化迭代学习控制的PD参数;最后进行行走实验,将提出的迭代学习控制方法与现有的同类算法进行仿真和数值比较,并测试了扰动情况下的跟踪性能。实验结果表明,所提方法的误差更小,跟踪性能更强。该算法改进了迭代学习控制的不足,具有较强的抗扰性能,保证了使用时的稳定性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 涡流搜索算法 步态跟踪 外骨骼机器人 轨迹过渡 参数优化
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下肢康复训练机器人迭代学习控制探究 被引量：1
8
作者 邢艳丽 《上海轻工业》 2024年第1期186-188,共3页
下肢康复训练机器人作为一种辅助康复设备,在提高患者生活质量和康复效果方面具有重要价值。本文针对下肢康复训练机器人的迭代学习控制策略进行研究,旨在提高机器人的步态稳定性和康复效果。文章对下肢康复训练机器人的结构和功能进行... 下肢康复训练机器人作为一种辅助康复设备,在提高患者生活质量和康复效果方面具有重要价值。本文针对下肢康复训练机器人的迭代学习控制策略进行研究,旨在提高机器人的步态稳定性和康复效果。文章对下肢康复训练机器人的结构和功能进行了介绍,分析了康复训练过程中需要解决的关键问题。同时,基于迭代学习控制理论,提出了一种针对下肢康复训练机器人的控制策略,该策略通过不断调整机器人的参数,促使其在训练过程中逐步提高步态稳定性和协助康复的效果。 展开更多
关键词 下肢康复训练机器人 迭代学习控制 步态稳定性 康复效果
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定形态隧道压力波激扰下车内压力迭代学习控制
9
作者 陈春俊 曹宇啸 +1 位作者 何智颖 杨露 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期20-28,共9页
同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测... 同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测车内外压力数据进行修正与验证;其次,通过控制列车通风设备的阀门来减缓车内压力变化,提出阶反馈遗忘迭代学习控制算法,并设计变幅值和变尺度处理方法;最后,利用实测压力波生成一组定形态的随机压力波,并进行仿真分析.仿真结果表明:在重复定形态的隧道压力波激扰下,高阶反馈遗忘迭代学习控制算法能够使车内压力在第8个迭代周期后1 s变化率基本收敛到200 Pa/s以下,而且均方根误差也在第4个迭代周期后降低到15.0000%以下. 展开更多
关键词 高速列车 隧道压力波 迭代学习控制 重复定形态
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基于自适应迭代学习控制的永磁同步电动机稳态转速脉动抑制策略
10
作者 陈明 杨建中 +2 位作者 陈文峰 郝勇 许光达 《机械工程师》 2024年第1期19-25,28,共8页
为了提高永磁同步电动机转速控制的性能,抑制其稳态下的转速波动,设计了一种并联于传统速度PI控制器的自适应迭代学习控制器,用于对转速波动进行补偿。针对传统迭代学习控制器对非周期信号抗扰能力差的问题,提出了Fal函数与迭代学习控... 为了提高永磁同步电动机转速控制的性能,抑制其稳态下的转速波动,设计了一种并联于传统速度PI控制器的自适应迭代学习控制器,用于对转速波动进行补偿。针对传统迭代学习控制器对非周期信号抗扰能力差的问题,提出了Fal函数与迭代学习控制器结合的方法,保证了系统在调速时仍具备良好的响应特性;针对迭代学习控制器迭代增益系数的整定问题,提出了一种控制参数自适应的迭代学习控制方法。实验结果表明,所提出的Fal函数与迭代学习控制器结合的方法能有效提升系统的抗扰能力;同时,提出的参数自适应方案也能提升迭代学习控制器对转速波动抑制的能力。 展开更多
关键词 永磁同步电动机 迭代学习控制 转速波动抑制
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基于高阶内模的变参考轨迹鲁棒迭代学习控制
11
作者 郑俊豪 陶洪峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期2279-2284,共6页
针对一类带有非重复不确定参数的线性离散系统跟踪批次变化的参考轨迹问题,提出一种双环控制结构的鲁棒间接型迭代学习控制(ILC)算法。通过在内环部分设计比例-积分(PI)型反馈控制器保证闭环系统沿时间轴方向的稳定性,实现前几批次对参... 针对一类带有非重复不确定参数的线性离散系统跟踪批次变化的参考轨迹问题,提出一种双环控制结构的鲁棒间接型迭代学习控制(ILC)算法。通过在内环部分设计比例-积分(PI)型反馈控制器保证闭环系统沿时间轴方向的稳定性,实现前几批次对参考轨迹的快速跟踪。在外环部分,通过高阶内模(HOIM)描述参考轨迹变化规律,并设计一个基于内模原理的高阶比例(P)型ILC控制器提升系统在批次方向上对变参考轨迹的跟踪性能,实现对变化的参考轨迹精确跟踪。针对不确定性参数带来的扰动问题,设计一类性能指标函数,将系统模型在间接型ILC控制器作用下转换为等价的重复过程模型;基于重复过程模型稳定性理论,将保证系统具有沿批次鲁棒稳定的性能指标条件转换为线性矩阵不等式(LMI)。最后通过一类永磁电机的控制仿真验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 高阶内模 变参考轨迹 鲁棒控制 重复过程模型
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舵机电动负载模拟器迭代学习控制 被引量：1
12
作者 刘晓琳 李晋恺 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2727-2738,共12页
针对舵机电动负载模拟器(ELSSG)受到多余力矩干扰的问题,提出了一种结合迭代学习控制与误差符号鲁棒积分控制(RISE)的复合控制器。建立了ELSSG的数学模型,分析了多余力矩的产生机理。在硬件结构上,引入了金属-橡胶缓冲弹簧以提高系统稳... 针对舵机电动负载模拟器(ELSSG)受到多余力矩干扰的问题,提出了一种结合迭代学习控制与误差符号鲁棒积分控制(RISE)的复合控制器。建立了ELSSG的数学模型,分析了多余力矩的产生机理。在硬件结构上,引入了金属-橡胶缓冲弹簧以提高系统稳定性及加载精度;在控制策略上,基于误差符号鲁棒积分控制与自适应遗忘因子改进的引导信号迭代学习控制设计了复合控制器,并证明了该迭代学习控制的收敛条件。通过仿真实验证明了复合控制器与传统迭代学习控制方法、PID控制方法相比,能够更加有效地消除多余力矩干扰,提高ELSSG加载力矩输出精度。 展开更多
关键词 舵机电动负载模拟器 多余力矩 迭代学习控制 金属-橡胶缓冲弹簧 遗忘因子
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大行程推拉电磁驱动微定位平台的内环阻尼与迭代学习控制 被引量：1
13
作者 刘昊 赖磊捷 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第7期1238-1243,共6页
为了解决音圈电机驱动柔性微定位平台驱动力小和低阻尼谐振等问题,本文采用两侧音圈电机的推拉模式来提升驱动力的大小,并且利用内环阻尼控制器结合迭代学习控制方法来实现平台的精准控制。首先,搭建了互补配置的双音圈电机驱动双平行... 为了解决音圈电机驱动柔性微定位平台驱动力小和低阻尼谐振等问题,本文采用两侧音圈电机的推拉模式来提升驱动力的大小,并且利用内环阻尼控制器结合迭代学习控制方法来实现平台的精准控制。首先,搭建了互补配置的双音圈电机驱动双平行四边形柔性机构的微定位平台。其次,设计了内环阻尼速度反馈控制器。然后,采用逆模型迭代学习控制方法来进一步消除周期性的干扰和误差。最后进行了跟踪实验。结果表明:在跟踪1 Hz和2.5 Hz的正弦波时,相比于PI控制,最大误差分别减少74.6%和68.6%,满足微定位平台精准控制的要求。 展开更多
关键词 阻尼控制 迭代学习控制 微定位平台 音圈电机 柔性机构
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非线性分布参数切换系统事件触发采样迭代学习控制
14
作者 盛程相 戴喜生 《广西科技大学学报》 CAS 2024年第4期58-66,共9页
本文研究了一类非线性分布参数切换系统事件触发采样迭代学习控制问题。基于系统的输入和系统的输出数据采样,利用Lyapunov函数的方法得出事件触发条件,使得控制器只在事件触发条件被满足时才更新,有效地减少了迭代学习过程中控制器的... 本文研究了一类非线性分布参数切换系统事件触发采样迭代学习控制问题。基于系统的输入和系统的输出数据采样,利用Lyapunov函数的方法得出事件触发条件,使得控制器只在事件触发条件被满足时才更新,有效地减少了迭代学习过程中控制器的更新。通过严格的数学推导证明了事件触发采样迭代学习控制的收敛性。最后,通过数值仿真实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 分布参数切换系统 数据采样 迭代学习控制 事件触发
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迭代学习控制器参数的数据驱动自适应整定方法
15
作者 于瀛祯 林娜 池荣虎 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期121-128,共8页
针对PID型迭代学习控制(iterative learning control,ILC)方法,提出了两种数据驱动自适应整定(data-driven adaptive tuning,DDAT)方法。首先采用紧格式迭代动态线性化(compact form iterative dynamic linearization,CFIDL)方法将原始... 针对PID型迭代学习控制(iterative learning control,ILC)方法,提出了两种数据驱动自适应整定(data-driven adaptive tuning,DDAT)方法。首先采用紧格式迭代动态线性化(compact form iterative dynamic linearization,CFIDL)方法将原始的非线性系统转化为等价的线性数据模型,设计了一个目标函数来动态地调整PID型ILC的学习增益。其次,通过对设计的目标函数进行优化,提出了一种基于CFIDL的DDAT方法。该方法只使用实际的I/O数据,而不需要任何机理模型信息。进一步,引入偏格式迭代动态线性化(partial form iterative dynamic linearization,PFIDL)方法对结果进行扩展,提出了一种基于PFIDL的DDAT方法。所提出的两种DDAT方法都可以提高PID型ILC对不确定性的鲁棒性。最后,通过仿真验证了两种方法的有效性。 展开更多
关键词 数据驱动方法 参数的自适应整定 迭代学习控制 优化
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基于历史信息迭代学习控制的交通信号控制方法
16
作者 张晓涵 张俊乐 闫飞 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2649-2657,共9页
为加快交通信号控制中迭代学习控制的收敛速度,解决迭代学习控制历史信息利用率低的问题,提出一种基于历史信息迭代学习控制的交通信号控制方法。利用欧氏距离从历史信息数据库中找到相似的历史数据,对数据进行加权处理,给相似度高的数... 为加快交通信号控制中迭代学习控制的收敛速度,解决迭代学习控制历史信息利用率低的问题,提出一种基于历史信息迭代学习控制的交通信号控制方法。利用欧氏距离从历史信息数据库中找到相似的历史数据,对数据进行加权处理,给相似度高的数据赋予更大的权重;根据数据对应的信号配时及权重,计算得到适合的初次迭代控制信号,应用到PD型迭代学习控制中。与自主设置初次迭代控制信号的PD型迭代学习控制相比,以更快速度使各个交叉口的排队长度趋于均衡状态,充分利用一个周期的绿灯时长,提升路网的通行效率。利用仿真实验验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 城市交通 交通信号控制 迭代学习控制 收敛速度 历史信息 欧氏距离 初次迭代控制信号
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基于功能性电刺激的肘部运动迭代学习控制研究
17
作者 操瑞钰 《自动化与仪表》 2024年第7期6-10,共5页
功能性电刺激(functional electrical stimulation,FES)是治疗脑卒中后运动障碍的重要方法。考虑到现有动力学建模方法复杂、控制精度有待提高,该文提出了一种基于FES的肘部运动的带有遗忘因子的迭代学习控制方法。该研究利用Hammerstei... 功能性电刺激(functional electrical stimulation,FES)是治疗脑卒中后运动障碍的重要方法。考虑到现有动力学建模方法复杂、控制精度有待提高,该文提出了一种基于FES的肘部运动的带有遗忘因子的迭代学习控制方法。该研究利用Hammerstein结构建立肘部肌肉骨骼模型,在此基础上设计了带有遗忘因子的迭代学习控制的FES系统。通过计算样本实际输出与模型输出角度之间的均方根误差和最大角度误差,检验所建立的肌骨模型的可靠性。通过仿真分析和实际控制实验,评估了闭环FES系统的控制效果,并与传统的迭代学习控制FES系统进行了对比,说明了控制方法的有效性。研究结果表明,所建立的肘部肌骨模型适用于研究电刺激下肘关节的运动特性,并且带有遗忘因子的迭代学习控制方法在肘部控制中表现出更优越的性能。 展开更多
关键词 功能性电刺激 肌骨模型 迭代学习控制 遗忘因子
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间歇过程最优迭代学习控制的发展:从基于模型到数据驱动 被引量：26
18
作者 池荣虎 侯忠生 黄彪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期917-932,共16页
本文综述了间歇过程的基于模型的和数据驱动的最优迭代学习控制方法.基于模型的最优迭代学习控制方法需要已知被控对象精确的线性模型,其研究较为成熟和完善,有着系统的设计方法和分析工具.数据驱动的最优迭代学习控制系统设计和分析的... 本文综述了间歇过程的基于模型的和数据驱动的最优迭代学习控制方法.基于模型的最优迭代学习控制方法需要已知被控对象精确的线性模型,其研究较为成熟和完善,有着系统的设计方法和分析工具.数据驱动的最优迭代学习控制系统设计和分析的关键是非线性重复系统的迭代动态线性化.本文简要综述了基于模型的最优迭代学习控制的研究进展,详细回顾了数据驱动的迭代动态线性化方法,包括其详细的推导过程和突出的特点.回顾和讨论了广义的数据驱动最优迭代学习控制方法,包括完整轨迹跟踪的数据驱动最优迭代学习控制方法,提出和讨论了多中间点跟踪的数据驱动最优点到点迭代学习控制方法,和终端输出跟踪的数据驱动最优终端迭代学习控制方法.进一步,迭代学习控制研究中的关键问题,如随机迭代变化初始条件、迭代变化参考轨迹、输入输出约束、高阶学习控制律、计算复杂性等.本文突出强调了基于模型的和数据驱动的最优迭代学习控制方法各自的特点与区别联系,以方便读者理解.最后,本文提出数据驱动的迭代学习控制方法已成为越来越复杂间歇过程控制发展的未来方向,一些开放的具有挑战性的问题还有待于进一步研究. 展开更多
关键词 间歇过程 基于模型的最优迭代学习控制 迭代动态线性化 数据驱动的最优迭代学习控制
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一种改进的基于迭代学习控制的移动机器人轨迹跟踪算法研究
19
作者 邵华 李海荣 马海梅 《机电工程技术》 2024年第9期177-179,217,共4页
移动机器人的轨迹跟踪问题是当前研究热点,为使控制器具有较好的收敛速度和控制精度,针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,将模型算法学习律的思想引入到传统的迭代学习控制算法中,设计了一种改进的迭代学习控制算法,以提高迭代学习控制... 移动机器人的轨迹跟踪问题是当前研究热点,为使控制器具有较好的收敛速度和控制精度,针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,将模型算法学习律的思想引入到传统的迭代学习控制算法中,设计了一种改进的迭代学习控制算法,以提高迭代学习控制律在机器人轨迹跟踪问题上的控制效果。首先对移动机器人系统进行了运动学描述,并针对该系统进行了控制律的设计和收敛性分析,通过实验验证了控制律的控制效果。然后将模型算法学习律的思想引入到控制算法中,对算法控制律的学习增益矩阵进行改进,并进行了改进后的算法仿真验证。仿真实验表明,与传统的迭代学习算法相比,所设计的改进算法在收敛速度和控制精度上效果更加明显,具有更好的轨迹跟踪性能。 展开更多
关键词 移动机器人 轨迹跟踪 迭代学习控制
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永磁同步电机伺服系统自适应迭代学习控制 被引量：23
20
作者 朱国昕 雷鸣凯 赵希梅 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2018年第1期6-11,共6页
针对执行重复性任务的永磁同步电机伺服系统,由于参数摄动、随机扰动等不确定因素影响导致的跟踪精度下降,误差发散问题,提出一种自适应迭代学习控制方法.该方法在PD型反馈控制的基础上增加自适应迭代项对控制律中未知参数进行迭代学习... 针对执行重复性任务的永磁同步电机伺服系统,由于参数摄动、随机扰动等不确定因素影响导致的跟踪精度下降,误差发散问题,提出一种自适应迭代学习控制方法.该方法在PD型反馈控制的基础上增加自适应迭代项对控制律中未知参数进行迭代学习,减少不确定因素对系统性能的影响.建立了含有不确定性扰动的系统模型和PMSM自适应迭代学习控制系统,并且基于Lyapunov稳定性理论,分析了该方案的收敛性.结果表明,与传统PD型ILC相比,该方法收敛速度更快,跟踪精度更高,可有效改善系统的性能. 展开更多
关键词 永磁同步电机 迭代学习控制 自适应迭代学习控制 反馈控制 参数摄动 跟踪误差 收敛速度 伺服系统
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