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题名基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制
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作者
郭晓临
刘洋
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
《控制理论与应用》
北大核心
2025年第2期253-262,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62273192,62373208,61873139,62203245)
山东省泰山学者项目(tsqn202306218)
山东省高等学校青创人才引育计划项目资助.
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文摘
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.
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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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Keywords
iterative learning control
data quantification
extended state observer
multiple non-repeated uncertainties
nonlinear nonaffine systems
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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