抗非重復(fù)性干擾的迭代學(xué)習(xí)控制研究.pdf

1、迭代學(xué)習(xí)控制(Iterative Learning Control,簡(jiǎn)稱ILC)是近二十年發(fā)展起來(lái)的適應(yīng)于具有重復(fù)特性的被控系統(tǒng)的一種新的智能控制方法。其基本思想是利用系統(tǒng)輸出誤差和先前的控制經(jīng)驗(yàn)來(lái)改進(jìn)當(dāng)前控制信號(hào),使系統(tǒng)輸出零誤差的跟蹤期望軌跡。本文針對(duì)迭代學(xué)習(xí)控制過(guò)程中受到的非重復(fù)性擾動(dòng)問(wèn)題進(jìn)行研究,在原有的迭代學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)建立了新的迭代學(xué)習(xí)控制算法來(lái)抑制非重復(fù)性干擾,并加以仿真驗(yàn)證了新學(xué)習(xí)律的有效性,增強(qiáng)了在實(shí)際裝置上實(shí)

2、驗(yàn)實(shí)用性。
　　 本文先介紹了迭代學(xué)習(xí)控制的基本原理,深入分析了迭代學(xué)習(xí)控制的發(fā)展歷程和存在的問(wèn)題?？偨Y(jié)了迭代學(xué)習(xí)控制律及其各種分析方法,對(duì)不同的擾動(dòng)誤差類型分別進(jìn)行分類仿真實(shí)驗(yàn),通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析對(duì)比,總結(jié)迭代學(xué)習(xí)控制中擾動(dòng)對(duì)控制系統(tǒng)性能的影響。針對(duì)實(shí)際工業(yè)過(guò)程系統(tǒng)中存在非重復(fù)性干擾,在加權(quán)PD型迭代學(xué)習(xí)控制律的基礎(chǔ)上,提出加權(quán)PD型指數(shù)變?cè)鲆婕铀匍]環(huán)迭代學(xué)習(xí)控制算法,采用改進(jìn)的加權(quán)PD型指數(shù)變?cè)鲆骈]環(huán)算法,獲得更為理想的系

3、統(tǒng)輸出,控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能得到改善。證明了當(dāng)?shù)螖?shù)趨于無(wú)窮時(shí),跟蹤誤差一致收斂到零。仿真結(jié)果表明所提控制算法的有效性。本文最后概述了擾動(dòng)觀測(cè)器,簡(jiǎn)化擾動(dòng)觀測(cè)器的結(jié)構(gòu),以離散形式分析其性能。把擾動(dòng)觀測(cè)器和迭代學(xué)習(xí)控制結(jié)合,理論分析了結(jié)合后整體結(jié)構(gòu)性能。然后通過(guò)多種情況的仿真實(shí)驗(yàn),得出迭代學(xué)習(xí)控制本身不能很好的抑制非重復(fù)性擾動(dòng),將擾動(dòng)觀測(cè)器和迭代學(xué)習(xí)控制結(jié)合后可以消除非重復(fù)性擾動(dòng)引起的基準(zhǔn)誤差,通過(guò)仿真結(jié)果表明該方法學(xué)習(xí)效果良好。證明了擾