本文關鍵詞：基于高階內模的離散時間系統(tǒng)的迭代學習控制　出處：《浙江大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 迭代學習控制 高階內模 離散時間 非嚴格重復性 自適應迭代學習控制 任意迭代初態(tài)

【摘要】：本論文以離散時間系統(tǒng)為研究對象,針對由一類高階內模產生的參考軌跡、未知參數及迭代域任意變化的有界迭代初態(tài)等非嚴格重復性問題,進行了迭代學習控制方法的設計。論文的主要工作及創(chuàng)新點可總結為如下四個部分。1.針對一類離散時間線性系統(tǒng),考慮參考軌跡由高階內模生成時,利用壓縮映射和不動點原理,提出了一種基于高階內模的迭代學習控制算法。同時,考慮了被控系統(tǒng)為非線性時,基于高階內模的迭代學習算法的拓展問題。另外,特別針對含有狀態(tài)擾動及量測噪聲的非線性系統(tǒng),設計了一種魯棒迭代學習控制器,并給出了相應的收斂條件。2.針對一類離散時間非線性系統(tǒng),考慮由高階內模產生的未知參數、任意迭代變化的參考軌跡以及任意迭代變化的有界初始狀態(tài)等多種非嚴格重復條件,設計了一種基于高階內模的自適應迭代學習控制律。針對系統(tǒng)中帶有未知控制增益及外部擾動的情況,利用最小二乘方法設計未知參數的學習更新律,實現跟蹤誤差沿迭代軸的漸近收斂。3.針對一類含有高階內模生成的非嚴格重復未知參數的離散時間非線性系統(tǒng),提出了基于投影算法的自適應迭代學習控制律。通過嚴格的理論推導證明,在初始狀態(tài)及參考軌跡迭代變化的情況下,所提出的方法能夠保證跟蹤誤差沿迭代軸漸近收斂。4.針對一類多輸入多輸出的離散時間非線性系統(tǒng),考慮存在由高階內模生成的參數以及任意有界的參考軌跡和初始狀態(tài)的非嚴格重復條件,分別設計了基于最小二乘法和基于投影算法的自適應迭代學習控制律。通過證明和仿真說明了所提出算法的有效性。總之,針對工作于重復條件下的離散時間非線性系統(tǒng)中的各類非嚴格重復問題,提出基于壓縮映射/Lyapunov函數的迭代學習控制方法�？紤]已知變化模式的非嚴格重復問題(由高階內模產生的非嚴格重復問題)和未知變化模式的非嚴格重復問題,提出的基于高階內模的迭代學習控制律能保證系統(tǒng)跟蹤誤差的迭代域收斂性。仿真結果表明了所提出的迭代學習控制方法的有效性。
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【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP13

【參考文獻】

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本文編號：1352234