基于二維系統(tǒng)的迭代學習控制算法.pdf

1、迭代學習控制適用于有限時間運動（運行）性質的被控對象，它利用系統(tǒng)前次迭代時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來修正不理想的控制信號，產(chǎn)生當前次迭代所用的控制信號，使得系統(tǒng)控制性能得到逐步提高，能夠實現(xiàn)有限時間區(qū)間上的完全跟蹤任務。
　　本文以2-D系統(tǒng)理論為基礎，推導出反饋輔助迭代學習控制律的2-D系統(tǒng)誤差模型，提出反饋輔助迭代學習控制器設計方法，并給出所提學習算法的性能分析。本文的主要工作和成果如下:
　　1.針對線性離散時不變系統(tǒng)，為了加快系統(tǒng)

2、收斂速度，改善系統(tǒng)跟蹤性能，提出反饋輔助PD型和反饋輔助D型迭代學習控制器，推導出閉環(huán)系統(tǒng)的二維系統(tǒng)模型，根據(jù)狀態(tài)轉移矩陣分析算法收斂性。
　　2.在開環(huán)迭代學習控制器設計的基礎上，為加快系統(tǒng)收斂速度，基于線性矩陣不等式(LMI)，給出反饋輔助迭代學習控制器的設計方法。控制器設計方法能夠給出使系統(tǒng)沿迭代軸收斂速度較快的控制器增益取值。
　　3.為了利用線性矩陣不等式(LMI)工具箱進行迭代學習控制器設計，首先介紹MATLAB

3、中LMI工具箱的使用方法，并給出一個求解LMI系統(tǒng)的實例。通過LMI求解，比較反饋輔助迭代學習控制算法與開環(huán)迭代學習控制算法，數(shù)值仿真驗證了反饋輔助迭代學習控制策略的有效性與優(yōu)越性。
　　4.針對非正則離散系統(tǒng)，總結開環(huán)迭代學習控制器設計思路，提出基于非正則系統(tǒng)的反饋輔助迭代學習控制器，并給出控制器設計方法以及系統(tǒng)收斂的充分條件。通過數(shù)值仿真比較兩種控制策略的控制效果。
　　5.通過在伺服旋轉電機平臺進行實驗獲得的輸入輸出數(shù)