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Dual-stage Optimal Iterative Learning Control for Nonlinear Non-affine Discrete-time Systems 被引量：20
1
作者 CHI Rong-Hu HOU Zhong-Sheng 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1061-1065,共5页
根据沿着重复轴的一种新动态 linearization 技术，双阶段的最佳的反复的学习控制为非线性、非仿射的分离时间的系统被介绍。双阶段显示二个最佳的学习阶段分别地被设计反复地改进控制输入顺序和学习获得。主要特征是控制器设计和集中... 根据沿着重复轴的一种新动态 linearization 技术，双阶段的最佳的反复的学习控制为非线性、非仿射的分离时间的系统被介绍。双阶段显示二个最佳的学习阶段分别地被设计反复地改进控制输入顺序和学习获得。主要特征是控制器设计和集中分析仅仅取决于动态系统的 I/O 数据。换句话说，没有知道系统的任何另外的知识，我们能容易选择控制参数。模拟学习沿着重复轴说明介绍方法的几何集中，在哪个马路的一个例子控制为它的内在的工程重要性是引人注目的交通反复的学习。 展开更多
关键词 非线性系统 离散时间系统 自适应控制 迭代学习控制 匝道交通调节
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Repetitive Learning Control for Time-varying Robotic Systems： A Hybrid Learning Scheme 被引量：11
2
作者 SUN Ming-Xuan HE Xiong-Xiong CHEN Bing-Yu 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1189-1195,共7页
重复学习控制为不明确的变化时间的机器的系统追踪的 finite-time-trajectory 被介绍。在时间函数以一个反复的学习方法被学习的地方，一个混合学习计划被给在系统动力学应付经常、变化时间的 unknowns，没有泰勒表示的帮助，当常规微... 重复学习控制为不明确的变化时间的机器的系统追踪的 finite-time-trajectory 被介绍。在时间函数以一个反复的学习方法被学习的地方，一个混合学习计划被给在系统动力学应付经常、变化时间的 unknowns，没有泰勒表示的帮助，当常规微分学习方法为估计经常的被建议时。介绍重复学习控制为在每个周期的开始的起始的重新定位避免要求，是不同的，并且变化时间的 unknowns 不是必要的周期。随混合学习的采纳，靠近环的系统的州的变量的固定被保证，追踪的错误被保证作为重复增加收敛到零，这被显示出。建议计划的有效性通过数字模拟被表明。 展开更多
关键词 重复学习控制 机器人 时序变化系统 混合学习计划
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A New Discrete-time Adaptive ILC for Nonlinear Systems with Time-varying Parametric Uncertainties 被引量：8
3
作者 CHI Rong-Hu SUI Shu-Lin HOU Zhong-Sheng 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期805-808,共4页
用在分离时间轴和反复的学习轴之间的类比，一条新分离时间的适应反复的学习控制(AILC ) 途径被开发与变化时间的参量的无常探讨非线性的系统的一个班。类似于适应控制，新 AILC 能合并一个设计算法，因此，学习获得能沿着学习的轴反复... 用在分离时间轴和反复的学习轴之间的类比，一条新分离时间的适应反复的学习控制(AILC ) 途径被开发与变化时间的参量的无常探讨非线性的系统的一个班。类似于适应控制，新 AILC 能合并一个设计算法，因此，学习获得能沿着学习的轴反复地被调节。当起始的状态是随机的，参考轨道是变化重复的时，新 AILC 能沿着反复的学习轴 asymptotically 在有限时间间隔上完成 pointwise 集中。 展开更多
关键词 自动化技术 智能系统 非线性系统 离散时间系统 不确定性
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数据驱动自适应评判控制研究进展
4
作者 王鼎 赵明明 +2 位作者 刘德荣 乔俊飞 宋世杰 《自动化学报》 北大核心 2025年第6期1170-1190,共21页
最优控制与人工智能的融合发展产生了一类以执行−评判设计为主要思想的自适应动态规划(ADP)方法.通过集成动态规划理论、强化学习机制、神经网络技术、函数优化算法,ADP在求解大规模复杂非线性系统的决策和调控问题上取得重要进展.然而... 最优控制与人工智能的融合发展产生了一类以执行−评判设计为主要思想的自适应动态规划(ADP)方法.通过集成动态规划理论、强化学习机制、神经网络技术、函数优化算法,ADP在求解大规模复杂非线性系统的决策和调控问题上取得重要进展.然而,实际系统的未知参数和不确定扰动经常导致难以建立精确的数学模型,对最优控制器的设计提出挑战.近年来,具有强大自学习和自适应能力的数据驱动ADP方法受到广泛关注,它能够在不依赖动态模型的情况下,仅利用系统的输入输出数据为复杂非线性系统设计出稳定、安全、可靠的最优控制器,符合智能自动化的发展潮流.通过对数据驱动ADP方法的算法实现、理论特性、相关应用等方面进行梳理,着重介绍了最新的研究进展,包括在线Q学习、值迭代Q学习、策略迭代Q学习、加速Q学习、迁移Q学习、跟踪Q学习、安全Q学习和博弈Q学习,并涵盖数据学习范式、稳定性、收敛性以及最优性的分析.此外,为提高学习效率和控制性能,设计了一些改进的评判机制和效用函数.最后,以污水处理过程为背景,总结数据驱动ADP方法在实际工业系统中的应用效果和存在问题,并展望一些未来的研究方向. 展开更多
关键词 自适应评判控制 自适应动态规划 数据驱动设计 在线Q学习 迭代Q学习
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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
5
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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基于迭代学习控制的桥式吊车模型参考自适应滑模控制
6
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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动态事件触发下带有扰动的MASs无模型迭代二分一致控制
7
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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基于自适应终端滑模的高速列车迭代学习速度控制 被引量：2
8
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 自适应迭代学习控制 扩张状态观测器 初值问题
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全状态约束下长行程混联机器人投影迭代鲁棒控制算法
9
作者 刘群坡 张卓然 +2 位作者 张建军 卜旭辉 孙蕊 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期322-332,共11页
针对全状态约束下的长行程混联机器人系统鲁棒性较差提出了基于自适应学习神经网络和等效误差函数的投影迭代鲁棒控制算法。基于自适应学习神经网络逼近未知的非线性项,提出投影迭代鲁棒控制算法,更新网络权值并估计逼近误差和随机外部... 针对全状态约束下的长行程混联机器人系统鲁棒性较差提出了基于自适应学习神经网络和等效误差函数的投影迭代鲁棒控制算法。基于自适应学习神经网络逼近未知的非线性项,提出投影迭代鲁棒控制算法,更新网络权值并估计逼近误差和随机外部扰动的未知上界;构造用于抵消初始时刻随机变化扩展误差的时变边界层,设计基于时变边界层和扩展误差的等效误差函数作为迭代控制器的主要控制变量以克服随机初始误差满足相同初始条件;在控制器设计中引入正切型障碍Lyapunov函数,确保系统状态在预定范围内。仿真实验结果证明了该方法的有效性,可在全状态约束下实现高精度强鲁棒性的轨迹跟踪。 展开更多
关键词 自适应迭代学习控制 长行程混联机器人 神经网络 随机初始误差 状态约束
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基于自适应迭代学习的多智能体系统编队控制
10
作者 蔡军 潘锡山 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期76-84,共9页
针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误... 针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误差推导自适应迭代学习控制律和参数更新律;其次,针对领导者动态对大部分智能体都是未知的情况,设计新的辅助控制来补偿未知动态和避免未知有界干扰;然后,基于李亚普诺夫能量函数证明了在所设计控制律作用下多智能体系统编队误差随着迭代次数的增加在有限时间内趋于0;最后,将该控制策略运用到多无人机编队系统中,并通过搭建半物理实验平台,验证了控制方法的有效性。实验结果表明该控制方法可以确保多智能体快速形成所需编队,并且每个智能体在有限时间内可以精确跟踪期望轨迹。所提方法充分考虑了多智能体系统的参数不确定性以及抗干扰的能力,为实际应用中复杂多智能体系统的精确控制提供了有效的方法。 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应迭代学习控制 时变参数 多无人机编队系统
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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
12
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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高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制 被引量：2
13
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 自适应迭代学习容错控制 高速列车 超速防护 执行器故障
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自适应迭代学习控制的发展现状与展望 被引量：1
14
作者 李雪芳 李晓东 刘万泉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1523-1538,共16页
本文在不同问题框架下阐述了自适应迭代学习控制方法的研究现状,并介绍了该领域未来的一些研究方向.首先,简要概述了自适应迭代学习控制的分析方法与控制器结构;其次,从系统的结构特征和运行特征两个角度,讨论了近年来自适应迭代学习控... 本文在不同问题框架下阐述了自适应迭代学习控制方法的研究现状,并介绍了该领域未来的一些研究方向.首先,简要概述了自适应迭代学习控制的分析方法与控制器结构;其次,从系统的结构特征和运行特征两个角度,讨论了近年来自适应迭代学习控制领域的研究热点,包括非参数型不确定性、输入不确定性、状态受限、状态不可测、非重复运动等关键问题.针对每一类问题,指出了自适应迭代学习控制器的设计和分析特点;然后,探讨了数据驱动自适应迭代学习控制的设计方法;最后,提出了自适应迭代学习控制领域的一些开放性的、具有挑战性的关键问题,亟待进一步研究和探索. 展开更多
关键词 迭代学习控制 自适应迭代学习控制 数据驱动 非线性系统 复合能量函数
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膝-踝-趾动力型假肢解耦控制研究
15
作者 耿艳利 王希瑞 +2 位作者 武正恩 郭欣 王倩 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期324-331,共8页
针对膝-踝-趾动力型假肢系统的强耦合性,导致系统控制效果不理想等问题,本文设计控制法则分解法解耦器对系统进行解耦,降低耦合度,提高控制效果。利用拉格朗日方程建立了膝-踝-趾动力型假肢系统支撑末期的动力学模型,此模型的耦合度为1.... 针对膝-踝-趾动力型假肢系统的强耦合性,导致系统控制效果不理想等问题,本文设计控制法则分解法解耦器对系统进行解耦,降低耦合度,提高控制效果。利用拉格朗日方程建立了膝-踝-趾动力型假肢系统支撑末期的动力学模型,此模型的耦合度为1.22,耦合性较强,需要进行解耦;基于控制法则分解法设计模型解耦器,以此简化假肢系统,将耦合度强的系统简化为膝、踝、趾独立控制的模型;基于自适应迭代学习设计控制器,对解耦前后三自由度假肢系统的各关节进行控制。结果表明:此解耦器可以将假肢模型简化为3个单输入、单输出的系统,同时降低关节间的耦合度,加快系统的收敛速度,与解耦前的控制效果相比,解耦后系统收敛误差明显减小。本文为多关节假肢系统提供了模型简化方法,为实物样机控制提供理论验证。 展开更多
关键词 膝-踝-趾动力型假肢 动力学模型 控制法则分解法解耦器 自适应迭代学习 解耦控制策略 被动型假肢 拉格朗日方程 轨迹跟踪
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基于数据驱动的凸轮磨削轮廓误差补偿
16
作者 王静 张福旺 +1 位作者 张洁 桑福玉 《机床与液压》 北大核心 2024年第10期43-49,共7页
针对数控凸轮磨削机床在加工过程中存在的周期性、重复性轮廓误差和不易建模等问题,提出一种基于数据驱动的轮廓误差补偿策略。在数控凸轮磨削机床的单轴伺服跟踪系统中加入无模型自适应迭代学习控制,该方法沿迭代轴引入伪偏导数,将复... 针对数控凸轮磨削机床在加工过程中存在的周期性、重复性轮廓误差和不易建模等问题,提出一种基于数据驱动的轮廓误差补偿策略。在数控凸轮磨削机床的单轴伺服跟踪系统中加入无模型自适应迭代学习控制,该方法沿迭代轴引入伪偏导数,将复杂的非线性系统动态线性化处理。针对两轴之间由于伺服跟踪误差不同导致的滞后量不同,利用交叉耦合迭代学习控制,将补偿量按照交叉耦合系数反馈到单轴伺服控制系统中,实现对凸轮磨削轮廓误差的补偿。最后通过仿真实验验证了提出的轮廓误差补偿策略可以有效减小凸轮的轮廓误差,提高了数控凸轮磨削机床的加工精度。 展开更多
关键词 轮廓误差 数控驱动 交叉耦合 无模型自适应迭代学习控制
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永磁直线同步电动机的自适应学习控制 被引量：44
17
作者 宋亦旭 王春洪 +1 位作者 尹文生 贾培发 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第20期151-156,共6页
由于没有传动机构,使永磁直线交流同步电机(PMLSM)控制器设计较为复杂。PMLSM对模型不确定性和外扰更加敏感;推力波动等非线性因素对运动精度影响很大。针对上述问题,用自适应学习方法改善PMLSM的轨迹跟踪性能,并对迭代模式和单次运行... 由于没有传动机构,使永磁直线交流同步电机(PMLSM)控制器设计较为复杂。PMLSM对模型不确定性和外扰更加敏感;推力波动等非线性因素对运动精度影响很大。针对上述问题,用自适应学习方法改善PMLSM的轨迹跟踪性能,并对迭代模式和单次运行模式下算法的收敛性进行了证明,通过实验进行了算法验证。该控制方法基于迭代学习,控制器分为两个部分,通过执行重复任务自适应学习项补偿系统的非线性;另一项用于增强系统的鲁棒性,保证系统在单次运动模式下稳定。实验结果表明,这种控制方法可以有效提高PMLSM轨迹跟踪精度。 展开更多
关键词 直线永磁同步电动机 运动控制 推力波动 自适应学习控制 鲁棒性 迭代学习
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不确定性机器人系统自适应鲁棒迭代学习控制(英文) 被引量：15
18
作者 杨胜跃 罗安 樊晓平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期707-712,共6页
利用Lyapunov方法 ,提出了一种不确定性机器人系统的自适应鲁棒迭代学习控制策略 ,整个系统在迭代域里是全局渐近稳定的 .所考虑的机器人系统同时包含了结构和非结构不确定性 .在设计时 ,系统的不确定性被分解成可重复性和非重复性两部... 利用Lyapunov方法 ,提出了一种不确定性机器人系统的自适应鲁棒迭代学习控制策略 ,整个系统在迭代域里是全局渐近稳定的 .所考虑的机器人系统同时包含了结构和非结构不确定性 .在设计时 ,系统的不确定性被分解成可重复性和非重复性两部分 ,并考虑了系统的标称模型 .在所提出的控制策略中 ,自适应策略用来估算做法确定性的界 ,界的修正与迭代学习控制量一样的迭代域得以实现的 .计算机仿真表明本文提出的控制策略是有效的 . 展开更多
关键词 机器人系统 迭代学习控制 鲁棒控制 自适应控制 不确定性
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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
19
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
20
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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