本文關(guān)鍵詞：迭代學(xué)習(xí)控制在非嚴(yán)格重復(fù)時(shí)延系統(tǒng)中的應(yīng)用研究　出處：《山東大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：本文針對(duì)迭代學(xué)習(xí)方法在非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)控制中的理論問題,開展迭代學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的魯棒性、自適應(yīng)性與收斂性分析研究,并佐以仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。諸多傳統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制方法要求被控對(duì)象滿足嚴(yán)格可重復(fù)性,該前提是保證系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素之一。然而實(shí)際系統(tǒng)中存在的時(shí)延、不確定性和其他復(fù)雜因素的影響,以及非馬爾科夫系統(tǒng)(特別是分?jǐn)?shù)階系統(tǒng))本身記憶性的固有存在,使得系統(tǒng)難以滿足嚴(yán)格可重復(fù)性,從而影響迭代學(xué)習(xí)控制效果,甚至保障系統(tǒng)嚴(yán)格可重復(fù)性本身的難度會(huì)遠(yuǎn)大于控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。因此,在實(shí)際問題中,當(dāng)系統(tǒng)非嚴(yán)格可重復(fù)時(shí),應(yīng)用傳統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制方法,其理論分析結(jié)果與實(shí)際應(yīng)用效果差別較大。盡管可以通過適當(dāng)引入反饋環(huán)節(jié)并利用魯棒控制與自適應(yīng)控制領(lǐng)域豐富的結(jié)論提高迭代學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)整體的效果,但是如何從根本上消除被控對(duì)象的非嚴(yán)格重復(fù)性對(duì)迭代學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的影響具有十分重要的理論意義與應(yīng)用價(jià)值,是對(duì)現(xiàn)有學(xué)習(xí)控制體系的有益補(bǔ)充。時(shí)延是導(dǎo)致系統(tǒng)不可重復(fù)的重要因素,因此時(shí)延系統(tǒng)本身即為一類典型的非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)。本文首先針對(duì)固定時(shí)延系統(tǒng)和時(shí)變時(shí)延系統(tǒng)進(jìn)行研究,然后針對(duì)具有一般意義的非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)進(jìn)行分析。本文研究并設(shè)計(jì)了幾類具有代表性的迭代學(xué)習(xí)控制器:線性迭代學(xué)習(xí)控制器、非線性參數(shù)型迭代學(xué)習(xí)控制器和魯棒自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制器等,并將其應(yīng)用于各類時(shí)延系統(tǒng)中。由于迭代學(xué)習(xí)控制作為一類典型的前饋控制,其魯棒性能有待提高,因此本文將前饋控制與反饋控制相結(jié)合,設(shè)計(jì)魯棒自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制器,有效提高了非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)的控制效果。為提高迭代學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)的自適應(yīng)性,設(shè)計(jì)了參考值型學(xué)習(xí)律,在參考值軌跡不精確已知但滿足一定規(guī)律的情況下仍可實(shí)現(xiàn)精確跟蹤。本文的收斂性分析既包括收斂條件分析,又包括收斂速度分析。在收斂性分析中,雖然迭代學(xué)習(xí)控制的特點(diǎn)之一是不需要精確的數(shù)學(xué)模型,但是由于各類不確定性以及系統(tǒng)復(fù)雜性的增加,收斂性分析需要利用系統(tǒng)的某些結(jié)構(gòu)信息、關(guān)鍵參數(shù)估計(jì)和控制器增益辨識(shí),因此本文通過引入迭代學(xué)習(xí)辨識(shí)的方法,對(duì)某些關(guān)鍵要素進(jìn)行有效分析,從而有助于設(shè)計(jì)性能更佳的控制器,進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能。特別是重點(diǎn)針對(duì)非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)(包括整數(shù)階系統(tǒng)與分?jǐn)?shù)階系統(tǒng))的預(yù)調(diào)進(jìn)行研究,分析了動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在初始時(shí)刻之前的歷史是如何影響當(dāng)前控制系統(tǒng)的性能。同時(shí),提出了預(yù)調(diào)與初始化的概念,從而在保證系統(tǒng)性能的前提下,通過無(wú)損預(yù)調(diào)提高迭代學(xué)習(xí)控制效果。綜上所述,本文針對(duì)非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制領(lǐng)域亟待解決的若干關(guān)鍵問題進(jìn)行了理論、仿真與實(shí)驗(yàn)研究。針對(duì)典型的非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)-時(shí)延系統(tǒng)以及具有一般意義的整數(shù)階與分?jǐn)?shù)階非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)進(jìn)行研究,分析收斂域以擴(kuò)大收斂范圍,通過引入反饋環(huán)節(jié)增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性與自適應(yīng)性,通過關(guān)鍵參數(shù)估計(jì)優(yōu)化了迭代學(xué)習(xí)控制的收斂速度,通過初始化分析與無(wú)損預(yù)調(diào)進(jìn)一步提高了非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制的效果,搭建了理論與應(yīng)用的新橋梁。本文通過大量仿真結(jié)果與機(jī)械臂半物理模型對(duì)本文結(jié)論進(jìn)行仿真驗(yàn)證,通過NAO機(jī)器人實(shí)驗(yàn)與刀片磨削應(yīng)用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了迭代學(xué)習(xí)控制在非嚴(yán)格重復(fù)系統(tǒng)中的可行性,對(duì)迭代學(xué)習(xí)控制應(yīng)用的推廣具有較大作用。
[Abstract]:Based on the iterative learning method in non strict control of the repeated theory system, study the robustness of the control system of adaptive and iterative convergence, with simulation and experimental verification. Many traditional iterative learning control method can meet the strict requirements of controlled object repeatability, the premise is that one of the key factors the performance of the system. However, in the system delay, uncertainties and other complex factors, and non Markovian system (especially fractional system) itself and the memory of natural, can make the system difficult to meet the strict repeatability, thus affecting the iterative learning control effect, and even security system strictly repeatable itself the difficulty will be far greater than the design of control system. Therefore, in practice, when the system is non strictly repetitive, the application of traditional iterative learning control method, the The difference between the results of theoretical analysis and practical application effect greatly. Although it can be through the introduction of appropriate feedback and use of abundant robust control and adaptive control in the field of conclusion to improve the iterative learning control of the whole system, but how to fundamentally eliminate the non strictly repetitive object of iterative learning control system's influence has very important meaning and the application of the theory of value, it is useful for learning control systems. Time delay system is an important factor that can not be repeated, so the delay system itself is a kind of typical non strict re system. Aiming at the fixed time delay and time-varying delay system is studied, and according to the non repetitive systems with general significance carries on the analysis. This paper studies and designs several kinds of representative iterative learning controller: non linear iterative learning controller. The parameter type iterative learning controller and robust adaptive iterative learning controller is linear, and its application in all kinds of time delay system. Because of the iterative learning control as a kind of typical feedforward control, the robust performance needs to be improved, so this paper will combine feedforward control and feedback control, the design of robust adaptive iterative learning controller, improved control the effect of non repetitive systems. In order to improve the adaptive iterative learning control system design, the reference value of learning law, in the reference trajectory is not precisely known but certain rules under the condition can achieve accurate tracking. Convergence analysis in this paper includes both the convergence condition analysis, including the convergence speed in convergence analysis. In the analysis, although one of the characteristics of iterative learning control does not need precise mathematical model, but because of all kinds of uncertainty and complexity of the system The increase of the convergence analysis need to use some of the structure of information system, the key parameter estimation and controller gain identification, this paper by introducing a method of iterative learning identification, analyze some key elements, which is helpful to the design of controller performance better, further improve the system performance. Especially for non repetitive systems (including the integer order system and the fractional order system) of the pre research, analysis of the dynamic system in the initial time before history is how to affect the performance of the control system. At the same time, put forward the concept of presetting and initialization, and under the premise of ensuring the performance of the system, through non-destructive preconditioning iterative learning control to improve effect. In summary, some key problems based on iterative learning control non repetitive systems to be solved in the field of theory, simulation and experiment research For non repetitive systems. Typical time delay system and integer order and fractional order is of general significance of non repetitive systems, analysis of the convergence domain to expand the range of convergence, robustness and adaptability of the system is enhanced by introducing feedback, the optimal estimation of the iterative learning control convergence speed through the key parameters, the the initialization analysis and non-destructive pre adjusted to further improve the non repetitive systems iterative learning control effect, to build a new bridge of theory and application. In this paper, with the mechanical arm by a lot of simulation results of semi physical model to verify the conclusion of this paper, through experiment and application of NAO robot blade grinding experiments verify the feasibility of iterative learning control in non repeat the strict system, has great effect on the promotion of the application of iterative learning control.

【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP13

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本文編號(hào)：1396066