【摘要】：迭代學習控制在被首次提出后就受到了眾多研究人員的關注,過去的J十年來無論是理論還是應用方面都得到了長足的發(fā)展。這種數(shù)據(jù)驅動的學習算法對于解決有限時間內的重復控制任務有著非常優(yōu)秀的性能。在傳統(tǒng)迭代學習控制問題中,控制目標往往會被設定為完整的目標軌跡,但在實際應用當中可能只需要考慮部分關鍵位置,一種特殊情形是只有系統(tǒng)運行軌跡的最終狀態(tài)或輸出需要精確控制。這類特殊情形具有兩個特點：是唯一的測量值來自終端狀態(tài)或終端輸出,無法得到系統(tǒng)完整的輸出軌跡,從而無法獲得整個運行時間段內的跟蹤誤差,而僅能得到終端誤差；二是設定的控制目標就是終端狀態(tài)或終端輸出,而并非跟蹤完整的狀態(tài)或輸出軌跡,此類特殊情形被稱為終端迭代學習控制問題。更一般的,若跟蹤目標為完整軌跡上的若干點,相應的問題被稱為點對點迭代學習控制問題。本篇論文分別討論了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的終端與點對點迭代學習控制問題,針對一類非仿射系統(tǒng),本文引入徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡來直接逼近系統(tǒng)的輸入信號,從而避免了強非線性問題的求解困境。通過構造輔助誤差函數(shù)來補償神經(jīng)網(wǎng)絡的逼近誤差,分別討論了定值輸入與時變輸入對于控制性能的不同影響,并通過類李雅普諾夫的方法進行了收斂性分析。最終將終端控制算法成功應用到了列車進站控制和間歇類型化學反應器中,另外通過一個仿真算例驗證了點對點控制算法的可靠性。
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP13;TP183

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本文編號：2521233