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高空台空气起动系统的无模型自适应迭代学习控制
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作者 岑游彬 齐义文 +2 位作者 李鑫 彭晋 李贺 《沈阳航空航天大学学报》 2023年第5期75-81,共7页
针对高空台空气起动系统存在非线性、强耦合性、大延迟、不确定性等问题,提出了一种基于Smith估计的高空台空气起动系统无模型自适应迭代学习控制算法。首先,利用Smith估计器,估计和补偿系统延迟误差;其次,基于系统输入和输出数据,获得... 针对高空台空气起动系统存在非线性、强耦合性、大延迟、不确定性等问题,提出了一种基于Smith估计的高空台空气起动系统无模型自适应迭代学习控制算法。首先,利用Smith估计器,估计和补偿系统延迟误差;其次,基于系统输入和输出数据,获得高空台空气起动系统的动态线性化数据模型;最后,提出高空台空气起动系统的无模型自适应迭代学习控制方法,通过不断更新每轮的控制器,实现系统的快速精准调节。仿真结果表明,随着迭代次数的增加,所提出方法能减小系统跟踪误差,修正系统输出跟踪轨迹。同时,相较于单纯的无模型自适应迭代学习控制算法,加入Smith估计器补偿延迟后,系统动态性能可得到显著改善,验证了所提算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 高空台空气起动系统 无模型自适应控制 学习控制 Smith估计器 延迟系统
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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
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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 学习控制 动态学习增益 模型参考自适应
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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
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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 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
4
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 学习控制 模糊控制
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基于自适应终端滑模的高速列车迭代学习速度控制
5
作者 张鑫 祝子钧 陈凯生 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期76-84,共9页
针对高速列车的速度追踪控制问题,充分利用列车运行的重复性,考虑工程应用中迭代初始状态不同和复杂的外部环境,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的自适应非奇异终端滑模迭代学习控制算法,使系统在任意迭代初值时均能保证追踪精度... 针对高速列车的速度追踪控制问题,充分利用列车运行的重复性,考虑工程应用中迭代初始状态不同和复杂的外部环境,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的自适应非奇异终端滑模迭代学习控制算法,使系统在任意迭代初值时均能保证追踪精度。提出一种时变非奇异终端滑模面以抑制初态误差影响,采用LESO估计并补偿列车扰动,设计自适应迭代更新律估计LESO的观测误差,设计全饱和自适应迭代控制律计算输入并将其约束于允许范围内。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过严格的数学分析证明其迭代域的差分负定性和有界性,证明所设计的时变滑模面可实现渐进收敛,并证明追踪误差在滑模面内可在有限时间内收敛至平衡点。将本文提出的算法与滑模控制、变增益迭代学习控制、自抗扰控制等算法进行比较。仿真结果表明:无论是否存在迭代初始误差,在相同的条件下,本文提出的算法较其他算法具有更强的抗干扰能力,速度追踪精度提高90%及以上,停车误差可迭代收敛至001 m。 展开更多
关键词 高速列车 列车自动驾驶 自适应学习控制 扩张状态观测器 初值问题
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基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法
6
作者 王涛 张佳辉 +3 位作者 孟丽岩 浩杰敦 郑欢 贺林慈 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期1-9,19,共10页
传统的力修正迭代混合试验方法采用了固定的模型进行恢复力修正,存在模型不够精准导致迭代轮次增加的问题。针对该问题,提出基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法。该方法采用迭代所有轮次的恢复力修正值与每轮迭代物理子结构的真实... 传统的力修正迭代混合试验方法采用了固定的模型进行恢复力修正,存在模型不够精准导致迭代轮次增加的问题。针对该问题,提出基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法。该方法采用迭代所有轮次的恢复力修正值与每轮迭代物理子结构的真实恢复力搭建自适应模型进行迭代恢复力修正,提高了迭代收敛速度与迭代收敛精度。以单层框架黏滞阻尼器减震结构为例,分析了不同的权重分配系数与初始模型参数对于迭代收敛速度和收敛精度的影响;通过对不同自振周期的结构分别验证,分析结构自振周期对该方法的影响。结果表明:不同的权重分配系数和模型参数对迭代收敛速度与迭代收敛精度有较大影响;在权重分配系数为0.025,初始模型参数为0.80时,迭代收敛速度和收敛精度远高于传统的力修正迭代混合试验方法;基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法在不同的单层框架结构迭代收敛速度与迭代收敛精度远优于传统的力修正迭代混合试验方法,对于自振周期小于1.0 s的结构,该方法优势更明显。 展开更多
关键词 混合试验 自适应模型参数 权重分配 力修正
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高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制
7
作者 余琼霞 候怡腾 +1 位作者 孙俊杰 侯忠生 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期140-150,共11页
为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Co... 为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Control, FI-CAILFTC)方法。首先,基于障碍组合能量函数(Barrier Composite Energy Function, BCEF)构建沿迭代域方向有限次运行收敛条件,并且利用所期望任意跟踪精度计算所需运行次数,同时,指导控制器参数选择,以保证HST有限次运行收敛性;其次,设计具有自适应容错能力的迭代学习控制算法,对未知时变且迭代变化的执行器故障进行自适应估计和补偿;再次,针对HST运行过程中超速问题,在所设计容错控制器基础上,加入超速防护机制,保证HST实际运行速度始终满足速度约束,保障列车安全运行;最后,以CRH-3型高速动车组列车作为研究对象,对设计的控制方法进行仿真研究。仿真结果表明:FI-CAILFTC方法下,HST速度跟踪误差在预先计算出的第17次迭代后达到期望控制精度0.2,相较于对比算法,控制精度分别提高了90.70%和90.22%;FI-CAILFTC有更快的收敛速度和更好的自适应容错能力;HST实际运行速度始终主动满足速度受限。 展开更多
关键词 铁路运输 有限次运行收敛 自适应学习容错控制 高速列车 超速防护 执行器故障
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迭代学习控制器参数的数据驱动自适应整定方法
8
作者 于瀛祯 林娜 池荣虎 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期121-128,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 数据驱动方法 参数的自适应整定 学习控制 优化
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基于滑模自适应迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪 被引量:1
9
作者 王娟 赵成璟 董升昊 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期36-40,共5页
针对四旋翼无人机轨迹跟踪问题,在考虑外部扰动的情况下,提出一种滑模自适应迭代学习的控制算法。所设计的控制器由两部分组成:第一部分是滑模子控制器,作为四旋翼无人机系统的反馈控制器;第二部分是迭代学习子控制器,作为无人机系统的... 针对四旋翼无人机轨迹跟踪问题,在考虑外部扰动的情况下,提出一种滑模自适应迭代学习的控制算法。所设计的控制器由两部分组成:第一部分是滑模子控制器,作为四旋翼无人机系统的反馈控制器;第二部分是迭代学习子控制器,作为无人机系统的前馈控制器。在迭代学习过程中,迭代学习子控制器的增益可以根据轨迹跟踪误差自适应改变,能够提高四旋翼无人机的轨迹跟踪效果。最后通过软件仿真对所提出的四旋翼无人机轨迹跟踪算法的有效性进行验证。 展开更多
关键词 滑模控制 学习 四旋翼无人机 轨迹跟踪
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结合迭代学习与扰动观测器的永磁同步电机多源扰动抑制
10
作者 冯煜焜 姚文熙 李武华 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期230-237,250,共9页
由于电机本体、驱动电路及机械连接等多环节因素影响,传统PI(proportional integral)控制下永磁同步电机在低速运行时易出现较大的转速波动。首先,建立多源性力矩扰动模型与分析转速波动机理,将扰动分为与机械角相关的周期性干扰与非周... 由于电机本体、驱动电路及机械连接等多环节因素影响,传统PI(proportional integral)控制下永磁同步电机在低速运行时易出现较大的转速波动。首先,建立多源性力矩扰动模型与分析转速波动机理,将扰动分为与机械角相关的周期性干扰与非周期低频干扰两部分;然后,提出一种结合迭代学习控制与扰动观测器的扰动抑制策略,利用控制误差对周期性扰动进行在线学习,利用反馈状态量结合学习信息对低频非周期扰动进行观测,将两部分结果共同补偿到电磁力矩,实现对多源性扰动的抑制;最后,在给出所提控制器结构基础上,分析了所提控制策略的有效性与收敛性,给出控制器主要参数设计方式。试验结果表明,所提控制策略相较于传统控制策略整体动态性能相近,在稳态时相较于PI(proportional integral)控制将转速波动抑制到1/4以下,相较于传统抑振策略整体转速波动在1/2以下,在负载力矩突变时相较于PI控制速度变化在1/2以下,证明所提算法在多源性扰动抑制方面的有效性与优越性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 多源性扰动 学习控制 扰动观测器
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定形态隧道压力波激扰下车内压力迭代学习控制
11
作者 陈春俊 曹宇啸 +1 位作者 何智颖 杨露 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期20-28,共9页
同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测... 同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测车内外压力数据进行修正与验证;其次,通过控制列车通风设备的阀门来减缓车内压力变化,提出阶反馈遗忘迭代学习控制算法,并设计变幅值和变尺度处理方法;最后,利用实测压力波生成一组定形态的随机压力波,并进行仿真分析.仿真结果表明:在重复定形态的隧道压力波激扰下,高阶反馈遗忘迭代学习控制算法能够使车内压力在第8个迭代周期后1 s变化率基本收敛到200 Pa/s以下,而且均方根误差也在第4个迭代周期后降低到15.0000%以下. 展开更多
关键词 高速列车 隧道压力波 学习控制 重复定形态
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下肢康复训练机器人迭代学习控制探究 被引量:1
12
作者 邢艳丽 《上海轻工业》 2024年第1期186-188,共3页
下肢康复训练机器人作为一种辅助康复设备,在提高患者生活质量和康复效果方面具有重要价值。本文针对下肢康复训练机器人的迭代学习控制策略进行研究,旨在提高机器人的步态稳定性和康复效果。文章对下肢康复训练机器人的结构和功能进行... 下肢康复训练机器人作为一种辅助康复设备,在提高患者生活质量和康复效果方面具有重要价值。本文针对下肢康复训练机器人的迭代学习控制策略进行研究,旨在提高机器人的步态稳定性和康复效果。文章对下肢康复训练机器人的结构和功能进行了介绍,分析了康复训练过程中需要解决的关键问题。同时,基于迭代学习控制理论,提出了一种针对下肢康复训练机器人的控制策略,该策略通过不断调整机器人的参数,促使其在训练过程中逐步提高步态稳定性和协助康复的效果。 展开更多
关键词 下肢康复训练机器人 学习控制 步态稳定性 康复效果
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基于伪逆模型的线性系统自适应迭代学习控制 被引量:2
13
作者 高艳芳 贺兴时 耿燕 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2021年第2期102-107,共6页
为了解决因系统参数未知而导致传统的P-型、D-型ILC算法的收敛性条件无法获取和最优ILC控制律无法构建问题,提出一种基于伪逆模型的自适应迭代学习控制策略。通过最小化实际系统输出与估计系统输出之间的误差,对系统参数矩阵提出估计方... 为了解决因系统参数未知而导致传统的P-型、D-型ILC算法的收敛性条件无法获取和最优ILC控制律无法构建问题,提出一种基于伪逆模型的自适应迭代学习控制策略。通过最小化实际系统输出与估计系统输出之间的误差,对系统参数矩阵提出估计方案。将估计的系统参数矩阵的逆矩阵引入到控制律设计过程中。结果表明:所提算法的跟踪误差单调收敛到零。数值仿真验证了所提算法的有效性和理论分析的正确性。 展开更多
关键词 自适应学习控制 伪逆模型 参数估计 线性系统 参数矩阵
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基于迭代学习的楼宇空调湿度控制研究
14
作者 黄永生 《安徽水利水电职业技术学院学报》 2024年第3期38-42,共5页
传统楼宇变风量空调控制方法,存在对被控系统数学模型的精度要求较高以及抗干扰能力弱的不足,因此限制了变风量空调系统的应用。针对变风量楼宇空调系统运行时存在的重复干扰与系统模型精度问题,采用迭代学习控制方法对变风量空调空气... 传统楼宇变风量空调控制方法,存在对被控系统数学模型的精度要求较高以及抗干扰能力弱的不足,因此限制了变风量空调系统的应用。针对变风量楼宇空调系统运行时存在的重复干扰与系统模型精度问题,采用迭代学习控制方法对变风量空调空气湿度进行控制。将变风量空调空气调节过程看成间歇过程,并且将室内空间湿度控制过程当作间歇过程对目标轨迹的跟踪问题,设计迭代学习控制器,使被控系统能够获得更好的精度和鲁棒性,实现变风量空调的高精度湿度轨迹跟踪。 展开更多
关键词 变风量空调 湿度控制 学习控制 重复干扰
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基于变论域模糊迭代学习的直线电机位置控制 被引量:1
15
作者 张艺镪 张涛 +3 位作者 李勇 张国鹏 王淏 张华良 《动力学与控制学报》 2024年第12期45-53,共9页
为提升永磁同步直线电机的位置跟踪精度,提出一种带有自适应遗忘因子的变论域模糊迭代学习控制策略,应用于电机控制系统.该控制策略集成了模糊逻辑、迭代学习和自适应遗忘因子的优点,能够有效提升控制系统的跟踪精度.变论域模糊控制器... 为提升永磁同步直线电机的位置跟踪精度,提出一种带有自适应遗忘因子的变论域模糊迭代学习控制策略,应用于电机控制系统.该控制策略集成了模糊逻辑、迭代学习和自适应遗忘因子的优点,能够有效提升控制系统的跟踪精度.变论域模糊控制器通过伸缩因子动态改变论域大小,设计二级模糊控制器用于生成伸缩因子.采用自适应遗忘因子减小迭代学习周期切换时产生的位置误差,设计平滑切换策略和缓步策略改进遗忘因子的自适应率,进一步减小周期切换时的位置误差.结果表明,该控制策略可以有效提高电机的位置跟踪精度,加快控制系统的收敛速度. 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 变论域模糊控制 伸缩因子 学习控制 自适应遗忘因子
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多机械臂的分布式自适应迭代学习控制 被引量:6
16
作者 孙继鹏 孟德元 +1 位作者 杜明骏 左宗玉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2384-2390,共7页
针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的... 针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性. 展开更多
关键词 多机械臂系统 一致性 分布式协议 自适应控制 学习控制
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高超声速飞行器滑模自适应迭代学习控制系统设计 被引量:4
17
作者 卢晓东 张豪 +1 位作者 郭建国 周军 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1120-1128,共9页
针对高超声速飞行器再入过程中的强耦合和干扰所带来的非匹配不确定控制问题,提出一种新型自适应迭代学习控制系统的设计方法。研究结合采用先进控制方法与迭代学习控制策略。首先给出面向控制的高超声速飞行器姿态模型。然后针对一类... 针对高超声速飞行器再入过程中的强耦合和干扰所带来的非匹配不确定控制问题,提出一种新型自适应迭代学习控制系统的设计方法。研究结合采用先进控制方法与迭代学习控制策略。首先给出面向控制的高超声速飞行器姿态模型。然后针对一类非线性系统,提出一种结合滑模控制的新型迭代学习控制系统设计方法,并将其应用到所提出的面向控制的姿态模型。最后应用Lyapunov泛函来证明闭环系统跟踪误差的收敛性和变量的有界性。仿真展示所提方法能使飞行器快速稳定地跟踪指令,对比传统滑模控制说明本方法具有针对气动不确定项和干扰项的强鲁棒性。 展开更多
关键词 学习控制 自适应控制 滑模控制 高超声速飞行器
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快速路交通流常微分模型的PD型迭代学习控制 被引量:5
18
作者 戴喜生 杨峰 +1 位作者 郭亚君 张建香 《广西科技大学学报》 CAS 2014年第3期21-25,31,共6页
针对快速路交通常微分模型,利用快速路交通流具有明显的重复性和周期性等特点,首先,设计了一种快速路交通流常微分模型的入口匝道交通流PD型迭代学习控制算法,并建立了迭代学习误差的收敛性条件;其次,利用λ范数和Bellman-Gronwall引理... 针对快速路交通常微分模型,利用快速路交通流具有明显的重复性和周期性等特点,首先,设计了一种快速路交通流常微分模型的入口匝道交通流PD型迭代学习控制算法,并建立了迭代学习误差的收敛性条件;其次,利用λ范数和Bellman-Gronwall引理证明了算法的收敛性.最后,通过数值仿真结果进一步说明了提出的迭代学习控制方法的有效性. 展开更多
关键词 智能控制 交通流 学习控制
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基于神经网络的鲁棒自适应滑模迭代学习控制 被引量:8
19
作者 杨小军 李俊民 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期382-386,共5页
对一类不确定非线性系统 ,包括不确定性机器人 ,提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案 .学习控制用于学习周期性的系统不确定性 ,自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性 ,并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界 ,... 对一类不确定非线性系统 ,包括不确定性机器人 ,提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案 .学习控制用于学习周期性的系统不确定性 ,自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性 ,并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界 ,对不确定性系统动态和有界输入扰动具有鲁棒性 .通过Lyapunov直接方法 ,确保了对每次迭代闭环系统是一致有界的 ,并且沿着迭代次数的增加 ,跟踪误差渐近收敛于零 .仿真结果表明了该方案的有效性 . 展开更多
关键词 神经网络 鲁棒 自适应滑模 学习控制 滑模控制 机械手
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结合迭代学习和模型预测的重载列车运行控制 被引量:4
20
作者 孙鹏飞 张传鑫 +2 位作者 蒋春宏 魏咪 王青元 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期111-119,共9页
为实现重载列车单次行程的高鲁棒高精度轨迹跟踪,根据列车纵向运动特性,构建重载列车多质点的动力学模型;基于利用批次化的运行过程积累控制经验,结合迭代学习和模型预测控制方法设计1种增强抗扰的重载列车跟踪控制器,将重载列车动力学... 为实现重载列车单次行程的高鲁棒高精度轨迹跟踪,根据列车纵向运动特性,构建重载列车多质点的动力学模型;基于利用批次化的运行过程积累控制经验,结合迭代学习和模型预测控制方法设计1种增强抗扰的重载列车跟踪控制器,将重载列车动力学模型转化为基于模型预测控制框架下的线性二次型最优控制模型,用二次型最优控制的速度和位置状态反馈增益表示迭代学习增益,利用批次化积累的控制经验不断提高跟踪性能,实现单次行程的滚动时域优化,提升轨迹跟踪的鲁棒性和精度;对某货运专线上的2万t重载列车进行跟踪控制仿真,分别从时域稳定性和迭代收敛性验证该控制器的稳定性。结果表明:结合迭代学习和模型预测控制方法能够很好地利用重载列车系统操纵重复性特征并实现全程跟踪控制,较传统控制方法跟踪效果更好并能有效降低列车纵向冲动,同时能够动态响应非重复性扰动,满足重载列车运行控制要求。 展开更多
关键词 学习 模型预测控制 重载列车 多质点动力学模型 线性二次型最优控制
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