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题名迭代学习控制器参数的数据驱动自适应整定方法
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作者
于瀛祯
林娜
池荣虎
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机构
青岛科技大学自动化与电子工程学院
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出处
《青岛科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第1期121-128,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61833001,61873139).
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文摘
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。
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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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Keywords
data-driven methods
adaptive tuning of learning gains
iterative learning control
optimizing
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分类号
TP13
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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