廣義系統(tǒng)是一類更一般化的動力系統(tǒng),廣泛存在于復雜電網(wǎng)系統(tǒng)、決策系統(tǒng)中。與常義系統(tǒng)相比,廣義系統(tǒng)能更好的描述系統(tǒng)的物理特性。迭代學習控制是智能控制領(lǐng)域的一個重要分支,適用于周期運行的被控對象。迭代學習控制包含了兩個過程,時間過程和迭代過程。二維系統(tǒng)理論(Two Dimension System Theory,又稱為2-D系統(tǒng)理論)能同時表達時域的動態(tài)過程和空間的學習過程,將2-D系統(tǒng)理論應用于迭代學習控制稱之為2-D方法。在已有迭代學習控制的研究成果中,大多以常義系統(tǒng)為研究對象,涉及廣義系統(tǒng)的相關(guān)研究則較少。本文的主要工作如下:1.針對一類線性離散廣義系統(tǒng),提出了一種迭代學習控制算法,利用2-D系統(tǒng)理論建立系統(tǒng)的線性離散Rosser模型,并對所提的算法進行完整的收斂性分析,數(shù)值實例仿真說明了算法具有有效性。2.研究了線性離散廣義系統(tǒng)在每次運行時初始狀態(tài)在期望初值的有界鄰域內(nèi)變動的情況下的輸出收斂性問題,利用2-D線性離散系統(tǒng)理論設計了一種迭代學習控制算法并給出算法收斂的充分必要條件。最后通過數(shù)值仿真驗證了算法的有效性。3.針對具有狀態(tài)時滯的線性離散廣義系統(tǒng),在2-D系統(tǒng)理論的基礎上研究了...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和研究現(xiàn)狀
        1.1.1 廣義系統(tǒng)
        1.1.2 迭代學習控制
        1.1.3 廣義系統(tǒng)迭代學習控制
    1.2 本文的研究意義和內(nèi)容安排
第二章 預備知識
    2.1 線性離散Rosser模型
    2.2 泛函分析相關(guān)基礎
    2.3 正則性
    2.4 等價型分解
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于2-D方法的離散廣義系統(tǒng)迭代學習控制算法研究
    3.1 線性離散廣義系統(tǒng)
        3.1.1 系統(tǒng)分析
        3.1.2 收斂性分析
        3.1.3 算法仿真
    3.2 變初始狀態(tài)的離散廣義系統(tǒng)
        3.2.1 系統(tǒng)分析
        3.2.2 收斂性分析
        3.2.3 算法仿真
    3.3 具有狀態(tài)時滯的離散廣義系統(tǒng)
        3.3.1 系統(tǒng)分析
        3.3.2 收斂性分析
        3.3.3 算法仿真
    3.4 本章小結(jié)
第四章 廣義系統(tǒng)迭代學習控制算法的收斂速度分析
    4.1 系統(tǒng)分析
    4.2 一階迭代學習算法
    4.3 二階迭代學習算法
    4.4 收斂速度分析
    4.5 數(shù)值仿真
    4.6 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的研究成果
致謝
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本文編號：3812688