本文關(guān)鍵詞： 迭代學(xué)習(xí)控制 Lebesgue-p范數(shù) 收斂速度 增益調(diào)節(jié)　出處：《控制與決策》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為加快迭代學(xué)習(xí)控制律的收斂速度,針對線性時不變(LTI)系統(tǒng),以PD-型學(xué)習(xí)律為例,提出一種區(qū)間可調(diào)節(jié)的具有指數(shù)加速的迭代學(xué)習(xí)控制算法.首先,根據(jù)每次學(xué)習(xí)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;然后,在Lebesgue-p范數(shù)意義下分析所提出算法的收斂性并給出其收斂條件;最后,通過理論分析表明,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(xué)習(xí)區(qū)間的大小.在相同仿真條件下,與傳統(tǒng)算法相比,所提出算法具有更快的收斂速度.
[Abstract]:In order to speed up the convergence of iterative learning control law, the PD-type learning law is taken as an example for linear time-invariant LTI system. An interval adjustable iterative learning control algorithm with exponential acceleration is proposed. Firstly, according to each learning effect, the interval to be modified by the next iteration is determined and the gain of the control law is modified in the interval. Then, in the sense of Lebesgue-p norm, the convergence of the proposed algorithm is analyzed and its convergence conditions are given. Finally, the theoretical analysis shows that the convergence rate mainly depends on the size of the controlled object, the gain of the control law, the modified exponent and the learning interval. Under the same simulation conditions, the convergence rate is compared with the traditional algorithm. The proposed algorithm has a faster convergence rate.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51407143) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計劃項目(2015JM5227)
【分類號】：TP13
【正文快照】： 0引迭代學(xué)習(xí)控制[1]算法在不斷完善和發(fā)展的過程中,作為評價其性能和效率的重要指標(biāo),收斂速度是其主要研究內(nèi)容之一.文獻(xiàn)[2]提出了利用以前學(xué)習(xí)過程中得到的知識構(gòu)造后續(xù)學(xué)習(xí)的控制輸入以加快學(xué)習(xí)速度.隨后,人們發(fā)現(xiàn)常被忽略的初始控制對收斂速度有很大的影響.文獻(xiàn)[3-5]分別借

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9 劉宇;數(shù)據(jù)驅(qū)動的終端迭代學(xué)習(xí)控制方法及不確定性問題研究[D];青島科技大學(xué);2016年

10 李思源;基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的離散系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制與強化學(xué)習(xí)控制的研究[D];遼寧科技大學(xué);2016年

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本文編號：1454198