迭代学习控制若干问题的研究

论文摘要

迭代学习控制是智能控制理论的一个重要分支,它针对具有重复运行性质的被控对象,利用前次迭代时的输入信息和输出误差的校正项,通过迭代的方式修正控制信号,实现在有限时间区间上对期望输出轨迹的精确跟踪。这种控制方法非常适合于具有重复运行（或运动）特性的被控对象,如机械手、数控机床、磁头驱动器、电机伺服系统等。本文的研究工作主要包括以下几个方面:1.研究了迭代学习律的收敛性和鲁棒性问题。针对传统的D型,PD型学习律作出了改进的时不变系统D型,PD型迭代学习控制算法,同时针对非线性系统开闭环PID型学习律和离散开闭环PID学习律分别作了鲁棒性和收敛性证明,给出了数值仿真。2.基于2-D理论研究了迭代学习控制的收敛性问题。讨论了基于2-D连续系统理论的D型开闭环迭代学习控制问题,并给出数值仿真结果。3.讨论了时滞系统迭代学习控制问题。主要研究了具有控制时滞的线性时滞系统的PD型迭代学习控制问题,并通过仿真结果表明了该算法的适用性。4.迭代学习控制方法在网络控制系统模型中的验证问题。讨论了时滞系统的迭代学习控制理论在网络延迟和数据包的丢失问题方面应用验证问题,并通过数值仿真进一步验证结果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 迭代学习控制的描述
• 1.3 迭代学习控制的研究内容及现状
• 1.4 迭代学习控制的应用
• 1.5 本论文的内容安排
• 第二章 迭代学习控制的收敛性和鲁棒性分析
• 2.1 引言
• 2.2 基本形式的迭代学习律
• 2.2.1 D型学习律
• 2.2.2 P型学习律
• 2.2.3 PD型学习律
• 2.2.4 PID学习律
• 2.3 改进的迭代学习控制算法
• 2.3.1 改进的时不变系统D型迭代学习控制算法分析
• 2.3.2 改进的时不变系统PD型迭代学习控制算法分析
• 2.4 非线性系统开闭环PID型迭代学习控制算法的鲁棒性分析
• 2.4.1 算法描述
• 2.4.2 鲁棒性分析
• 2.4.3 仿真结果
• 2.5 离散非线性系统开闭环PID型迭代学习控制算法的收敛性分析
• 2.5.1 算法描述
• 2.5.2 收敛性分析
• 2.5.3 仿真结果
• 2.6 本章小结
• 第三章 迭代学习控制的2-D分析
• 3.1 引言
• 3.2 2-D系统理论基础
• 3.3 基于2-D连续系统理论的D型开闭环迭代学习控制
• 3.3.1 问题描述
• 3.3.2 主要结论
• 3.3.2 仿真结果
• 3.4 本章小结
• 第四章 时滞系统的迭代学习控制
• 4.1 引言
• 4.2 时滞系统理论基础
• 4.2.1 含状态时滞的系统
• 4.2.2 含控制时滞的系统
• 4.3 具有控制时滞的线性时滞系统的PD型迭代学习控制
• 4.3.1 问题描述
• 4.3.2 主要结论
• 4.3.3 仿真结果
• 4.4 本章小结
• 第五章 迭代学习控制在网络控制中的验证
• 5.1 引言
• 5.2 网络控制相关理论
• 5.3 迭代学习控制理论在网络延迟中的验证
• 5.3.1 问题描述
• 5.3.2 主要结论
• 5.3.3 仿真实例
• 5.4 迭代学习控制理论在网络控制中数据包的丢失问题方面应用验证
• 5.4.1 问题描述
• 5.4.2 主要结论
• 5.4.3 仿真结果
• 5.5 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表论文目录