基于迭代学习控制的桥式吊车模型参考自适应滑模控制

1

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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全状态约束下长行程混联机器人投影迭代鲁棒控制算法

2

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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基于自适应终端滑模的高速列车迭代学习速度控制

3

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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基于变论域模糊迭代学习的直线电机位置控制 被引量：1

4

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 迭代学习控制 自适应遗忘因子

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高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制

5

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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迭代学习控制器参数的数据驱动自适应整定方法

6

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 迭代学习控制 优化

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膝-踝-趾动力型假肢解耦控制研究

7

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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多机械臂的分布式自适应迭代学习控制 被引量：6

8

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 迭代学习控制

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纯电动车自适应巡航纵向控制方法研究 被引量：11

9

作者 初亮 李天骄 孙成伟 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期277-282,296,共7页

本文中为纯电动车提出一种自适应巡航纵向控制方法。首先根据前轴驱动的纯电动轿车构型设计了制动力分配策略,并采用加权最小二乘算法建立了驱动和制动的模式切换规律。接着基于迭代学习方法设计了自适应巡航驱动和制动控制算法。最后在... 本文中为纯电动车提出一种自适应巡航纵向控制方法。首先根据前轴驱动的纯电动轿车构型设计了制动力分配策略,并采用加权最小二乘算法建立了驱动和制动的模式切换规律。接着基于迭代学习方法设计了自适应巡航驱动和制动控制算法。最后在Matlab/Simulink联合仿真平台对本文的纵向控制方法进行仿真,并与传统PID控制方法对比。结果表明,虽然两种方法在车速和车间距的跟随效果相差不大,但与纵向控制相比,PID控制方法的前后轴制动压力和电机转矩有较大波动;在期望加速度的跟随上存在较大误差,而在基准点附近工作时模式切换较为频繁。本文设计的纵向控制方法无论在动态跟随还是稳态保持中对期望加速度都有较好的跟随效果。 展开更多

关键词 纯电动车 自适应巡航控制 制动力分配 模式切换策略 迭代学习

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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

10

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 迭代学习控制 滑模控制 机械手

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基于自适应迭代的机器人曲面恒力跟踪 被引量：10

11

作者 李琳 肖佳栋 +1 位作者 张铁 肖蒙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期641-649,共9页

针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映... 针对利用机器人进行打磨、抛光、去毛刺等场合时末端执行器对曲面工件轮廓跟踪时难以得到恒定接触力的问题,对机器人末端执行器和工件轮廓接触时的接触力进行研究,建立了实际跟踪过程中机器人末端执行器的接触力和已知传感器坐标系的映射关系,提出了一种基于自适应迭代学习算法的机器人力/位混合曲面恒力跟踪控制方法。该方法由两部分组成:基于机器人和环境接触时的阻抗模型设计了迭代学习控制律,在PD反馈控制的基础上通过迭代项克服机器人的未知参数和不确定性,并构建Lyapunov能量函数证明所提控制律的收敛性;将迭代学习控制律和力/位混合曲面恒力跟踪控制方法结合起来设计了用于曲面工件轮廓跟踪的控制方法。实验结果显示,经过15次迭代,接触力的波动范围逐渐变小并稳定在±3 N之内,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 机器人 曲面跟踪 恒力控制 力/位混合控制 自适应迭代学习

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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

12

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 迭代学习控制 自适应控制 滑模控制 高超声速飞行器

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一类高阶线性时变系统自适应迭代学习辨识 被引量：1

13

作者 郭毓 申晓宁 +1 位作者 陈庆伟 胡维礼 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期454-458,共5页

针对一类在有限时间区间上可重复运行的一致强稳定、一致强可控的高阶线性时变系统,提出了模型参考自适应迭代学习参数辨识方法。基于类Lyapunov函数推导了时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识未知的快时变参数,并保证模型跟踪误差随... 针对一类在有限时间区间上可重复运行的一致强稳定、一致强可控的高阶线性时变系统,提出了模型参考自适应迭代学习参数辨识方法。基于类Lyapunov函数推导了时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识未知的快时变参数,并保证模型跟踪误差随迭代次数趋于无穷关于有限时间区间一致收敛到0,参数估计误差有界且收敛。分析了参数估计收敛到真值的条件。仿真验证了所提辨识算法的有效性。 展开更多

关键词 控制理论 线性时变系统 迭代学习辨识 模型参考自适应

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欠驱动船舶路径跟踪的强化学习迭代滑模控制 被引量：20

14

作者 沈智鹏 代昌盛 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期697-704,共8页

针对三自由度欠驱动船舶的路径跟踪问题,本文提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测... 针对三自由度欠驱动船舶的路径跟踪问题,本文提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测量变量和强化学习信号,实现对神经网络的结构和参数进行在线调整,能进一步抑制控制量的抖振作用。应用5446TEU集装箱船的数学模型进行控制仿真,结果表明所设计控制器能有效地处理风和流等外界扰动,具有较强的鲁棒性,与迭代滑模控制器相比舵角的抖振减小明显,控制舵角信号符合船舶的实际操作要求,更符合工程实际要求。 展开更多

关键词 欠驱动船舶 路径跟踪 控制器设计 自适应 迭代滑模控制 滑模面反馈 神经网络 强化学习

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二阶系统非一致目标跟踪混合自适应迭代学习控制 被引量：1

15

作者 孙云平 李俊民 王元亮 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第1期10-16,共7页

针对一类含有时变和时不变参数的二阶非线性系统,利用Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应律和学习控制律组成,保证对非一致目标的跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分收敛于零,克服了... 针对一类含有时变和时不变参数的二阶非线性系统,利用Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应律和学习控制律组成,保证对非一致目标的跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分收敛于零,克服了传统的迭代学习控制对目标轨线的限制,可以跟踪非一致目标轨线。通过构造复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。仿真结果说明了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 自适应迭代学习控制 BACKSTEPPING方法 非一致目标跟踪 混合型的参数 非线性系统 复合能量函数

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非线性参数化时变时滞系统自适应迭代学习控制 被引量：3

16

作者 李俊民 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2011年第3期682-690,共9页

针对含有未知时变参数和时变时滞的非线性参数化系统,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法.该方法将参数分离技术与信号置换思想相结合,可以处理含有时变参数和时滞不确定性的非线性系统.设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差的平方... 针对含有未知时变参数和时变时滞的非线性参数化系统,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法.该方法将参数分离技术与信号置换思想相结合,可以处理含有时变参数和时滞不确定性的非线性系统.设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零.通过构造Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.给出仿真例子验证了控制方法的有效性. 展开更多

关键词 非线性参数化系统 自适应迭代学习控制 时变参数 时变时滞 复合能量函数

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离散时间系统自适应迭代学习控制的研究进展

17

作者 池荣虎 刘宇 张瑞坤 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第6期591-600,共10页

离散自适应迭代学习控制是针对在有限时间区间上运行的不确定非线性离散时间系统提出的一类方法,可有效抵抗系统的不确定性,并放宽了传统迭代学习控制中要求相同初始条件和参考轨迹这两个关键假设。即可在随机初始条件下实现对迭代变化... 离散自适应迭代学习控制是针对在有限时间区间上运行的不确定非线性离散时间系统提出的一类方法,可有效抵抗系统的不确定性,并放宽了传统迭代学习控制中要求相同初始条件和参考轨迹这两个关键假设。即可在随机初始条件下实现对迭代变化参考轨迹的几乎完全跟踪性能。本研究给出了迭代学习控制方法的分类,对其中的自适应迭代学习控制方法的设计思路和适用背景进行了阐述。重点综述了离散时间系统自适应迭代学习控制方法的发展过程,讨论了所提出离散时间自适应控制方法的特点和适用范围,提出了基于数据驱动的自适应迭代学习控制发展的必然趋势和有待于进一步研究的问题。 展开更多

关键词 自适应迭代学习控制 离散时间系统 线性参数化不确定系统 非线性参数化不确定系统 非线性不确定系统 数据驱动控制

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基于终态滑模的机械臂自适应迭代学习控制

18

作者 胡云安 韦建明 杨秀霞 《海军航空工程学院学报》 2011年第6期606-610,616,共6页

针对带未知参数且执行重复任务的机械臂，提出一种自适应迭代学习控制算法。为了克服因重置精度低带来的重置误差，引入了终态滑模和初始状态修正吸引子，实现了跟踪误差在有限时间收敛于0，并通过迭代轴上的自适应算法来调节控制器参... 针对带未知参数且执行重复任务的机械臂，提出一种自适应迭代学习控制算法。为了克服因重置精度低带来的重置误差，引入了终态滑模和初始状态修正吸引子，实现了跟踪误差在有限时间收敛于0，并通过迭代轴上的自适应算法来调节控制器参数。理论证明了跟踪误差的收敛性和系统中所有信号的有界性，仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 自适应迭代学习控制 机械臂 重置误差 终态滑模

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一种基于迭代学习的自适应交通信号控制方法 被引量：9

19

作者 郑一辰 张毅 胡坚明 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2010年第6期34-40,共7页

迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果.本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使... 迭代学习控制作为数据驱动控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果.本文以交通信号系统为被控对象,利用迭代学习控制和模糊理论的核心思想,设计基于数据驱动的信号交叉口自适应控制器,使交叉口的通行能力得到显著提升.信号控制的关键规则采用模糊迭代理论,通过迭代学习使得信号控制策略适应交通流的不断变化,通过模糊理论处理交通系统中的不确定性和随机性,从而避免对复杂交通系统的建模,发挥了数据驱动的无模型控制优势.最后,使用基于VISSIM的仿真平台对算法的有效性和实用性进行验证.仿真结果表明,基于迭代学习自适应交通信号控制方法的控制效果优于定时控制和感应控制. 展开更多

关键词 城市交通 迭代学习 模糊控制 数据驱动 自适应 交通信号控制

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基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制 被引量：9

20

作者 黄怡欣 李爽 江秀强 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第1期1-10,共10页

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包... 对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分:其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10-2数量级内的较高姿态控制精度。 展开更多

关键词 小行星探测器 容错控制 自适应迭代学习 神经网络 执行器故障

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