本文關鍵詞：區(qū)間可調(diào)節(jié)的變增益加速迭代學習控制　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術》2017年04期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 迭代學習控制 單調(diào)收斂 收斂速度 加速學習

【摘要】：為加快迭代學習控制律的收斂速度,針對線性時不變系統(tǒng),以P-型、D-型學習律為例,提出了區(qū)間可調(diào)節(jié)的、具有指數(shù)加速、含反饋信息的迭代學習控制算法。首先,根據(jù)每次學習效果,確定下一次迭代需要修正的區(qū)間并在該區(qū)間內(nèi)修正控制律增益;其次,分析了所提算法的收斂性并給出其收斂條件;最后,理論結(jié)果表明收斂速度主要取決于被控對象、控制律增益、修正指數(shù)和學習區(qū)間的大小。相同仿真條件下,與傳統(tǒng)算法相比,所提算法具有更快的收斂速度。
[Abstract]:The convergence speed control law to speed up the iteration for linear time invariant system, P- type, D- type learning law as an example, the interval adjustable, with exponential acceleration, including iterative feedback learning control algorithm. Firstly, according to the learning effect, determine the next iteration needs correction and interval fixed controller gains in the range; secondly, the analysis of the convergence conditions of the convergence of the algorithm is given; finally, the theoretical results show that the convergence rate depends mainly on the controlled object, the control law of gain, correction index and learning interval size. Under the same simulation conditions, compared with the traditional algorithm, the proposed algorithm has faster convergence speed.

【作者單位】： 西北工業(yè)大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金(51407143) 陜西省自然科學基礎研究計劃(2014JQ7264)資助課題
【分類號】：TP13
【正文快照】： 0引言 迭代學習控制[1]作為一種無模型控制,結(jié)構(gòu)簡單,不需要具體模型參數(shù),在有限的區(qū)間內(nèi)僅經(jīng)過足夠多次的重復迭代,便可使執(zhí)行對象行為達到期望的要求。由于該學習算法具備以上這些屬性,近年來倍受眾多學者的青睞,使其被廣泛運用于機器人剛性機械手臂的控制、過程工業(yè)中的批

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