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运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制 被引量：1
1
作者 焦世广 侯忠生 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期642-648,共7页
针对地铁列车系统非严格重复运行的特性,提出了一种运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制算法.首先,利用紧格式动态线性化方法将地铁列车动力学模型转化为等价的数据模型;其次,仅利用系统输入/输出数据设计了一种适用于... 针对地铁列车系统非严格重复运行的特性,提出了一种运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制算法.首先,利用紧格式动态线性化方法将地铁列车动力学模型转化为等价的数据模型;其次,仅利用系统输入/输出数据设计了一种适用于地铁列车迭代时间长度随机变化的改进无模型自适应迭代学习控制算法;最后,给出了该算法的收敛性分析,并通过仿真验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 地铁列车 无模型自适应控制 无模型自适应迭代学习控制 迭代时间区间随机变化
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基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制
2
作者 郭晓临 刘洋 +1 位作者 林娜 池荣虎 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期253-262,共10页
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... 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. 展开更多
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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数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制 被引量：10
3
作者 梁建智 谢祥强 +2 位作者 杨铭 李廷彦 秦永振 《机床与液压》 北大核心 2020年第13期124-128,共5页
数控机床位置伺服系统在加工过程中受负载、摩擦和电路系统响应特性等因素影响,很难精确建立其加工过程动力学模型。针对批量零件加工过程中的重复执行过程,设计了一种数据驱动的无模型自适应迭代学习控制方案。该方案借助沿迭代轴的动... 数控机床位置伺服系统在加工过程中受负载、摩擦和电路系统响应特性等因素影响,很难精确建立其加工过程动力学模型。针对批量零件加工过程中的重复执行过程,设计了一种数据驱动的无模型自适应迭代学习控制方案。该方案借助沿迭代轴的动态线性化方法,将数控机床位置伺服系统加工动力学过程等价转化成一个虚拟的迭代数据模型,并根据设计的迭代学习控制律和参数估计律构建数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明:该迭代学习控制方案基于数控机床重复运行的特点,仅利用位置和电机电流信息,完成了对零件加工过程的改善,提高了加工精度。 展开更多
关键词 数控机床 位置伺服系统 数据驱动控制 无模型自适应迭代学习控制 动态线性化
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基于RBF的直线电机二维平台无模型自适应迭代学习控制 被引量：2
4
作者 郑鑫鑫 曹荣敏 侯忠生 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第10期1881-1890,共10页
直线电机二维平台在运行中存在强耦合、负载扰动和实际控制模型无法精确获得等问题,对其跟踪精度影响较大。针对此问题,在利用具有学习功能的无模型自适应迭代学习控制并且不依赖系统精确数学模型的基础上,引入可以任意逼近非线性函数... 直线电机二维平台在运行中存在强耦合、负载扰动和实际控制模型无法精确获得等问题,对其跟踪精度影响较大。针对此问题,在利用具有学习功能的无模型自适应迭代学习控制并且不依赖系统精确数学模型的基础上,引入可以任意逼近非线性函数的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制,对系统误差和未知外部干扰进行估计和补偿,进而提升直线电机二维平台的位置跟踪精度。仿真和实验结果表明,加入RBF神经网络后,实现了对期望输出的精度补偿,与无模型自适应迭代学习控制方案相比,跟踪精度和系统鲁棒性都得到了提高,证明了所提方案的准确性和有效性。 展开更多
关键词 直线电机二维平台 无模型自适应迭代学习控制 RBF神经网络
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离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制(英文) 被引量：20
5
作者 金尚泰 侯忠生 +1 位作者 池荣虎 柳向斌 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1001-1009,共9页
本文基于迭代域的动态线性化方法,提出了一类单入单出离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制方案.无模型自适应迭代学习控制本质上属于一种数据驱动控制方法,仅利用被控对象的输入输出数据即可实现控制方案的设计.理论... 本文基于迭代域的动态线性化方法,提出了一类单入单出离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制方案.无模型自适应迭代学习控制本质上属于一种数据驱动控制方法,仅利用被控对象的输入输出数据即可实现控制方案的设计.理论分析表明无模型自适应迭代学习控制方案可以保证最大学习误差的单调收敛性.数值仿真和快速路交通控制应用验证了无模型自适应迭代学习控制方案的有效性. 展开更多
关键词 数据驱动控制 迭代学习控制 无模型自适应控制 动态线性化方法 单调收敛性 快速路交通控制
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环卫车辆轨迹跟踪系统的无模型自适应迭代学习控制 被引量：16
6
作者 姚文龙 庞震 +1 位作者 池荣虎 邵巍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期101-108,共8页
针对环卫车辆周期重复性工作特点,考虑模型时变以及未知扰动问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的环卫车辆轨迹跟踪控制方法.首先,针对环卫车辆建立了两轮移动机器人的运动学模型,然后,给出带时变参数和非线性不确定项的迭代域下全... 针对环卫车辆周期重复性工作特点,考虑模型时变以及未知扰动问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的环卫车辆轨迹跟踪控制方法.首先,针对环卫车辆建立了两轮移动机器人的运动学模型,然后,给出带时变参数和非线性不确定项的迭代域下全格式动态线性化数据模型,引入时间差分估计算法,设计基于最优性能指标的轨迹跟踪无模型自适应迭代学习控制方法,并进行仿真分析.结果表明,环卫车轨迹跟踪系统车身角随迭代增加超调减小,与传统迭代学习控制算法相比,具有松弛的条件限制和较好的鲁棒性,同时提高了控制系统精度. 展开更多
关键词 环卫车辆 移动机器人 轨迹跟踪 无模型自适应控制 迭代学习控制 扰动
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非圆车削系统的无模型自适应迭代学习控制 被引量：10
7
作者 赵云杰 曹荣敏 周惠兴 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第10期1922-1926,共5页
直线电机是非圆车削刀具进给系统的重要组成部分,设计的基于非圆车削的无模型自适应迭代学习控制方案具有使直线电机具备自我学习,改进其位置误差的能力。首先给出了迭代域伪梯度的概念与迭代域基于输入输出增量形式的全格式动态线性化... 直线电机是非圆车削刀具进给系统的重要组成部分,设计的基于非圆车削的无模型自适应迭代学习控制方案具有使直线电机具备自我学习,改进其位置误差的能力。首先给出了迭代域伪梯度的概念与迭代域基于输入输出增量形式的全格式动态线性化数据模型,然后给出相应的无模型自适应迭代学习控制方案,最后给出直线电机位置误差的仿真分析。理论和仿真研究均表明,随着迭代次数的增加,非圆车削刀具进给系统可以改进其位置误差。 展开更多
关键词 无模型自适应控制 迭代学习控制 数据驱动控制 非圆车削
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考虑数据量化的改进无模型自适应迭代学习控制算法 被引量：7
8
作者 朱盼盼 卜旭辉 +1 位作者 梁嘉琪 闫帅明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1178-1184,共7页
针对一类存在数据量化的离散时间单输入单输出非线性系统,提出一种带有编码解码量化机制的无模型自适应迭代学习控制(MFAILC)算法.首先使用伪偏导数将受控非线性系统动态线性化,进而考虑系统输出数据经由均匀量化器进行量化处理的过程,... 针对一类存在数据量化的离散时间单输入单输出非线性系统,提出一种带有编码解码量化机制的无模型自适应迭代学习控制(MFAILC)算法.首先使用伪偏导数将受控非线性系统动态线性化,进而考虑系统输出数据经由均匀量化器进行量化处理的过程,并设计了一种编码解码量化机制,最后基于这种编码解码量化机制提出了一种改进的MFAILC算法.理论上给出了算法的收敛性分析,结果表明,当系统存在数据量化时,所提出的算法仍可保证系统收敛.与已有算法相比,所提算法仅利用较少的输入输出数据,就可以实现跟踪误差的零收敛.仿真进一步验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 无模型自适应控制 迭代学习 编码解码量化机制 数据量化
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基于迭代学习算法的电磁轴承-转子系统多目标无模型自适应控制器设计
9
作者 何峻旭 李翁衡 +2 位作者 曹正 徐港辉 祝长生 《振动与冲击》 北大核心 2025年第20期269-280,共12页
主动电磁轴承转子系统在高转速、高功率的应用场景优势格外显著,但转子在旋转过程中不可避免地会由自身不平衡质量产生不平衡力,进而激励出不平衡振动信号,该振动信号具有与转速同频的周期性重复特征,而目前主流的控制算法或者过于依赖... 主动电磁轴承转子系统在高转速、高功率的应用场景优势格外显著,但转子在旋转过程中不可避免地会由自身不平衡质量产生不平衡力,进而激励出不平衡振动信号,该振动信号具有与转速同频的周期性重复特征,而目前主流的控制算法或者过于依赖转子模型的精确性,或者不具备学习能力而很难实现对具有重复特征问题的有效控制,或者控制目标单一不能同时兼顾多个目标。由此设计了一种基于迭代学习控制算法的多目标无模型自适应控制器,该控制器无需转子的精确模型参数,具备学习和记忆能力,仅根据输入的位移信号和转速信号来迭代更新控制序列,随迭代次数的增加,其输出的控制信号序列会不断优化并迅速逼近最优。该控制器设置了位移、电流和传递力三个控制目标,不同控制目标通过二级分配参数能够实现平滑切换。针对变转速过程设计了基于转速自适应调节控制目标的多目标控制策略。仿真和试验结果证明了该控制器在定转速及变转速工况下的有效性,并可在较大转速范围内稳定运行。 展开更多
关键词 主动电磁轴承 无模型控制 转子动力学 迭代学习 多目标控制
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基于迭代学习控制的桥式吊车模型参考自适应滑模控制
10
作者 曹鹏程 徐为民 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期144-152,共9页
针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑... 针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑模算法采用自适应增益技术,即使精确扰动边界未知,也可以调整切换增益,提高系统的鲁棒性和稳定性。通过迭代学习控制可以对系统未知动力学进行估计,进一步提高系统的控制性能。设计一种非线性动态学习增益来保证学习过程中的收敛速度和稳态精度。应用产生指数衰减曲线的参考模型来跟踪位置误差,通过修改参考模型的衰减率控制系统动态响应过程。利用李雅普诺夫理论对系统的稳定性进行证明。仿真结果验证了控制器的有效性。 展开更多
关键词 桥式吊车 自适应广义超螺旋滑模 迭代学习控制 动态学习增益 模型参考自适应
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改进无模型自适应迭代学习的直线电机滑模控制 被引量：2
11
作者 郑鑫鑫 张大海 +1 位作者 曹荣敏 侯忠生 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期120-130,共11页
二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型... 二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型的特点,及滑模控制具有可设计且与对象参数和扰动无关的滑动模态,提出一种改进无模型自适应迭代学习的滑模结构复合控制策略。在无模型自适应迭代学习控制方案的准则函数中加入误差变化率,并对其收敛性进行分析论证;然后在紧格式动态线性化基础上,设计指数趋近律滑模控制,使改进无模型自适应迭代学习的滑模控制复合策略能够克服不稳定现象并具有很强的鲁棒性,从而进一步提高系统响应速度和控制精度。最后通过仿真和实物验证,控制精度稳定在1μm范围内,并与其他控制方案相比,验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 改进无模型自适应迭代学习控制 误差变化率 准则函数 滑模控制 二维直线电机
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基于自适应迭代学习控制的柔性翼鲁棒输出调节
12
作者 孟亭亭 张一鹏 张爽 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期482-490,共9页
由于柔性翼为扑翼机器人提供气动外力和力矩,因此,柔性翼的鲁棒输出调节对机器人的机动性和续航能力具有重要意义.本文以分布参数系统描述的柔性翼为研究对象,阐述了两种自适应迭代学习控制,来处理未知周期干扰,并保证弯曲位移和扭转位... 由于柔性翼为扑翼机器人提供气动外力和力矩,因此,柔性翼的鲁棒输出调节对机器人的机动性和续航能力具有重要意义.本文以分布参数系统描述的柔性翼为研究对象,阐述了两种自适应迭代学习控制,来处理未知周期干扰,并保证弯曲位移和扭转位移跟踪时变轨迹,此时假设干扰和参考轨迹都可以由外系统产生.当外系统矩阵已知时,在迭代域内设计的自适应律只需要估测未知的干扰系数,并进一步得到了基于跟踪误差信号的自适应迭代学习控制.当外系统矩阵未知时,自适应律需要估测时变的周期函数,进一步得到了第2类自适应控制.以上两种输出调节问题也可以通过基于内模原理的鲁棒控制实现,因此,本文给出了所设计的自适应迭代学习控制与基于内模原理的鲁棒控制的区别.基于Lyapunov方法,本文证明跟踪误差在迭代域内的收敛性,以及闭环系统状态的有界性.本文通过两组数值仿真例子进一步验证了两类自适应迭代控制对鲁棒输出调节的有效性. 展开更多
关键词 鲁棒控制 柔性翼 自适应控制系统 迭代方法 输出调节
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动态事件触发下带有扰动的MASs无模型迭代二分一致控制
13
作者 毛子祥 侯忠生 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第1期138-145,共8页
针对带有不可测外部扰动的复杂非线性多智能体系统(Multi-agent Systems,MASs)的二分一致控制问题,提出了一种动态事件触发型数据驱动控制方案。利用伪偏导数将带有外部扰动的MASs动力学模型转化为等效的数据模型,并借助径向基函数神经... 针对带有不可测外部扰动的复杂非线性多智能体系统(Multi-agent Systems,MASs)的二分一致控制问题,提出了一种动态事件触发型数据驱动控制方案。利用伪偏导数将带有外部扰动的MASs动力学模型转化为等效的数据模型,并借助径向基函数神经网络对外部扰动的变化量进行估计。基于上述数据模型,利用无模型自适应迭代学习算法并结合动态事件触发策略,提出动态事件触发型无模型迭代二分一致控制方案,并给出了所提控制方案的稳定性分析。仿真结果验证了控制方案的有效性。 展开更多
关键词 多智能体系统 二分一致控制 无模型自适应迭代学习控制 动态事件触发 外部扰动
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具多项式增长的抛物分布参数系统事件触发采样迭代学习控制
14
作者 戴喜生 贺俊 周如胜 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第7期1435-1442,共8页
针对具有多项式增长的非线性抛物分布参数系统的输出轨迹跟踪问题,本文提出了一种基于事件触发策略的采样迭代学习控制方法.首先,使用Young's不等式分析多项式项,得到关于多项式函数的约束不等式.然后,基于类Lyapunov方法和阈值触... 针对具有多项式增长的非线性抛物分布参数系统的输出轨迹跟踪问题,本文提出了一种基于事件触发策略的采样迭代学习控制方法.首先,使用Young's不等式分析多项式项,得到关于多项式函数的约束不等式.然后,基于类Lyapunov方法和阈值触发机制,设计了一种带触发强度因子的混合事件触发条件,并给出了相应的P型事件触发采样迭代学习控制算法.利用压缩映射原理分析了输出误差在采样时刻的收敛性,建立了在采样时刻的输出误差沿迭代方向收敛到零的充分条件.最后,给出了控制算法的流程,并通过数值仿真验证了本文所给算法的有效性. 展开更多
关键词 迭代学习控制 数据采样 事件触发 多项式增长 分布参数系统
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基于迭代学习的机械臂关节空间轨迹跟踪控制
15
作者 李慧琴 颉世国 +3 位作者 王硕飞 王洋洋 王鹏飞 兰明明 《机电工程》 北大核心 2025年第9期1810-1820,共11页
针对运动轨迹具有重复性特点的多自由度机械臂,为实现机械臂轨迹的精确跟踪控制目的,以一种三自由度空间机械臂为研究对象,采用混合多项式插值法规划关节空间轨迹,提出了一种增益自适应整定的迭代学习控制方法,对机械臂关节轨迹进行了... 针对运动轨迹具有重复性特点的多自由度机械臂,为实现机械臂轨迹的精确跟踪控制目的,以一种三自由度空间机械臂为研究对象,采用混合多项式插值法规划关节空间轨迹,提出了一种增益自适应整定的迭代学习控制方法,对机械臂关节轨迹进行了跟踪控制。首先,根据机械臂逆运动学分析,求解了运动过程中关键点对应的各关节角度,采用3-5-3多项式混合插值方法进行了轨迹规划;然后,采用拉格朗日方法建立了三自由度机械臂的动力学模型,在定常比例-微分(PD)型闭环迭代学习控制的基础上,提出了一种增益自适应整定的迭代学习控制方法,并使用Lyapunov稳定性理论对设计的迭代学习控制器进行了收敛性分析;最后,为验证增益自适应整定的迭代学习控制方法的有效性与优越性,在MATALB/Simulink中搭建了机械臂控制系统进行了仿真分析,并将其结果与采用定常PD迭代学习控制方法的结果进行了对比。研究结果表明:随着迭代次数的增加,机械臂关节轨迹的跟踪效果有显著提升;第5次迭代时,对机械臂关节角度轨迹和末端路径的跟踪达到了预期效果;第10次迭代后,机械臂关节角速度轨迹也能准确地跟踪期望轨迹;与定常PD型闭环迭代学习控制相比,增益自适应整定的迭代学习控制在跟踪机械臂关节轨迹时达到期望轨迹的迭代次数更少、学习速度更快、轨迹跟踪效果更好。该研究为有重复运动轨迹的机械臂提供了一种有效的控制方法。 展开更多
关键词 机械臂 多项式轨迹 自适应迭代学习 动力学分析 轨迹跟踪 MATALB/Simulink
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基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机转速控制 被引量：1
16
作者 朱敏 卜旭辉 梁嘉琪 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期95-103,共9页
针对存在参数不确定、非线性约束液压锚杆钻机回转系统的转速高精度控制问题,利用钻机作业的重复性,提出了一种基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机回转系统转速控制方案。首先,搭建钻机回转控制系统关于转速的状态空间模型。其次,... 针对存在参数不确定、非线性约束液压锚杆钻机回转系统的转速高精度控制问题,利用钻机作业的重复性,提出了一种基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机回转系统转速控制方案。首先,搭建钻机回转控制系统关于转速的状态空间模型。其次,利用动态线性化技术,构造钻机回转系统液压马达与伺服阀电流在迭代域的等价线性映射关系,并根据系统采集的历史伺服阀电流输入、液压马达转角输出数据,提出无模型自适应迭代学习转速控制设计方法。然后在理论上给出液压锚杆钻机回转系统转速跟踪误差沿数据方向以及重复作业方向的渐近收敛性。最后,利用MATLAB软件和AMEsim平台联合仿真验证算法的有效性。结果表明,相比于传统PID算法和迭代学习控制算法,所提出的算法在不需要已知锚杆钻机系统模型的情况下,能够仅利用可测数据实现钻机转速的高精度控制,并且在面对突加外部干扰、油温波动情况下仍具备良好的自适应、抗干扰能力。 展开更多
关键词 无模型自适应控制 迭代学习控制 液压锚杆钻机回转系统 联合仿真
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变区间最优带遗忘因子迭代学习控制算法
17
作者 戴宝林 罗雨霜 厚亚飞 《机床与液压》 北大核心 2025年第13期112-117,共6页
针对传统时变遗忘因子迭代学习控制(ILCFF)算法中遗忘因子需依靠经验确定且缺乏取值依据等问题,提出一种基于最优控制增益与可变修正区间的最优ILCFF算法。该算法在已有最优ILCFF算法基础上,引入矩阵范数构建涵盖迭代轴和时间轴的遗忘... 针对传统时变遗忘因子迭代学习控制(ILCFF)算法中遗忘因子需依靠经验确定且缺乏取值依据等问题,提出一种基于最优控制增益与可变修正区间的最优ILCFF算法。该算法在已有最优ILCFF算法基础上,引入矩阵范数构建涵盖迭代轴和时间轴的遗忘因子二维修正区间,通过在该区间单独设置遗忘因子值,实现局部干扰抑制。该算法突破了传统时变遗忘因子必须在多次迭代后趋近于1的设计思路,理论推导证明了算法收敛性,并给出了算法收敛条件。同时,证明了系统输出跟踪误差趋于稳定后,局部增大遗忘因子可以进一步减小系统输出跟踪误差。该算法结构简单,计算量小,在保证系统收敛速度的同时进一步减小了系统输出跟踪误差,抑制系统干扰效果较好。最后,通过仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 最优控制增益 可变修正区间 遗忘因子
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机械臂非奇异快速终端滑模迭代学习轨迹跟踪控制研究 被引量：1
18
作者 陈涛 李晓娟 +1 位作者 刘建璇 王立忠 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期125-135,147,共12页
针对机械臂建模参数精准性与扰动不确定性的精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种非奇异快速终端滑模控制与迭代学习控制相融合的控制方法。首先,为保证跟踪误差的收敛速度,避免收敛中的奇异性问题,设计采用饱和函数趋近律的非奇异快速终端... 针对机械臂建模参数精准性与扰动不确定性的精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种非奇异快速终端滑模控制与迭代学习控制相融合的控制方法。首先,为保证跟踪误差的收敛速度,避免收敛中的奇异性问题,设计采用饱和函数趋近律的非奇异快速终端滑模控制器。其次,为进一步提高轨迹跟踪精度,设计误差迭代学习控制器,并对所设计的控制器进行了收敛性分析。最后,在Simulink软件中搭建所提方法的控制系统,进行迭代控制与对比控制仿真实验,并同步开展机械臂跟踪控制真机实验。结果表明:在迭代实验中,关节最大平均稳态误差提升了72%;在对比实验中,与比例微分(PD)型迭代学习控制和PD型线性滑模控制相比,最大平均稳态误差分别提升了97%、51%,最大响应调整时间分别减少70%、50%;在真机实验中,机械臂跟踪误差稳定在[-0.05,0.05] rad区间内。实验结果充分验证了所提控制方法的正确性与有效性,为解决机械臂轨迹跟踪中的不确定性问题提供了一种有效的控制方案。 展开更多
关键词 机械臂 迭代学习控制 非奇异快速终端滑模控制 轨迹跟踪
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基于模糊间接迭代学习的植保无人车自抗扰控制 被引量：1
19
作者 苗宪盛 王环哲 +1 位作者 韩香江 陈建 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期941-954,共14页
针对植保无人车(plant-protection UGV)在田间施药时药箱中药液晃动、空气阻力和非线性摩擦等不确定因素对于速度和转向角控制的影响,设计了一种基于模糊间接迭代学习的自抗扰控制器(FILC-ADRC)。首先,建立了包含药箱的植保无人车的非... 针对植保无人车(plant-protection UGV)在田间施药时药箱中药液晃动、空气阻力和非线性摩擦等不确定因素对于速度和转向角控制的影响,设计了一种基于模糊间接迭代学习的自抗扰控制器(FILC-ADRC)。首先,建立了包含药箱的植保无人车的非线性时变动力学模型;然后,将模糊迭代学习控制器与自抗扰控制器相结合,设计了基于模糊间接迭代学习的自抗扰控制器,其中,间接迭代学习控制器用于在线整定带宽和控制通道增益参数,模糊控制器负责实时更新间接迭代学习的学习参数;最后,通过仿真试验验证FILC-ADRC在植保无人车控制中的有效性。研究结果表明:在速度和转向角的阶跃信号、正弦信号跟踪试验中,FILC-ADRC较PID控制器、自抗扰控制器(ADRC)均呈现出更好的控制效果;在考虑真实干扰的速度跟踪试验中,FILC-ADRC在面对非线性摩擦和地面凹凸不平等复杂干扰时,仍能较好地实现速度控制;在路径跟踪控制试验中,FILC-ADRC对速度、转向角和路径均取得了较好的跟踪效果。本文所提方法可用于稻田、番茄种植园等具有复杂干扰的非结构化环境中,提升植保无人车施药作业效率。 展开更多
关键词 植保无人车 干扰抑制 自抗扰控制器 迭代学习控制 模糊控制
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高速列车鲁棒迭代学习速度跟踪控制
20
作者 李中奇 望文铎 +1 位作者 杨辉 唐博伟 《控制工程》 北大核心 2025年第4期614-620,共7页
针对高速列车在运行时易受外部扰动的影响和阻力模型难以描述的问题,提出了一种基于鲁棒迭代学习控制的高速列车自动驾驶控制方法。首先,将滑模控制与迭代学习控制相结合,在迭代学习控制律中加入滑模控制的积分滑模面,利用迭代学习控制... 针对高速列车在运行时易受外部扰动的影响和阻力模型难以描述的问题,提出了一种基于鲁棒迭代学习控制的高速列车自动驾驶控制方法。首先,将滑模控制与迭代学习控制相结合,在迭代学习控制律中加入滑模控制的积分滑模面,利用迭代学习控制减小快速时变的非参数化阻力模型对系统的影响,利用滑模控制保证系统快速响应并具有强鲁棒性,从而在使控制器保持较好跟踪性能的同时,有效提高其收敛性能。然后,基于李雅普诺夫稳定性理论,对此控制方法的稳定性进行分析,保证系统的速度跟踪误差可以在有限时间内收敛。最后,基于CRH380A型动车组进行仿真,仿真结果表明,所提控制方法有效减小了未知阻力模型和外部扰动对系统的影响,使列车能够更平稳地运行。 展开更多
关键词 高速列车 迭代学习 滑模控制 跟踪控制 非参数化模型
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