本文關鍵詞：若干類魯棒迭代學習控制算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《江南大學》 2015年

若干類魯棒迭代學習控制算法研究

丁健  

【摘要】：學習是人類特有的智能行為,迭代學習控制技術正是模仿人類的學習能力,通過反復學習和糾錯來完成高精度的軌跡跟蹤任務。迭代學習控制技術在化工間歇過程、列車運行控制和醫(yī)療康復等方面有著廣泛的應用價值,使其近年來已經成為智能控制研究領域的熱點問題。實際工業(yè)控制系統(tǒng)中常出現模型不確定性、外部擾動、非線性以及系統(tǒng)故障等問題,傳統(tǒng)的迭代學習控制方法存在一定的局限性。因此,本文針對離散線性系統(tǒng)和參數化非線性系統(tǒng)的魯棒迭代學習控制問題展開了深入研究,研究相應模型的收斂性能,并通過一系列的仿真試驗驗證所提控制方法的有效性。論文的主要研究工作包括以下幾個方面:(1)研究了一類不確定多入多出離散線性系統(tǒng)的魯棒單調收斂迭代學習控制問題。以迭代學習過程的2-D模型為基礎,推導出跟蹤誤差在迭代域上的一維狀態(tài)空間模型,進而利用傳統(tǒng)離散系統(tǒng)界實引理和線性矩陣不等式技術給出了跟蹤誤差單調收斂的存在性條件和學習增益的計算公式。最后,通過仿真實例驗證了理論分析結果的有效性。(2)研究了一類多入多出離散線性系統(tǒng)的有限頻域魯棒單調收斂迭代學習控制問題。利用廣義KYP引理將迭代學習過程的有限頻域性能要求轉化為相應的線性矩陣不等式的求解問題,得出系統(tǒng)跟蹤誤差在不同相對度條件下的單調收斂性判據和控制器增益的計算公式。最后,數值仿真也說明了理論分析的正確性。(3)研究了一類多入多出含執(zhí)行器故障的離散線性系統(tǒng)的魯棒容錯迭代學習控制問題。提出一種集成式狀態(tài)反饋迭代學習控制律設計方法,推導出迭代學習過程的線性重復過程狀態(tài)空間模型,基于Lyapunov穩(wěn)定性理論給出閉環(huán)迭代學習過程容錯穩(wěn)定的存在性條件和控制器增益的計算公式。最后,仿真結果也表明了結論的有效性。(4)研究了一類含未知有界擾動和未知時變輸入增益的連續(xù)時間參數化非線性系統(tǒng)自適應迭代學習控制問題。通過分析傳統(tǒng)滑模控制方法的不足,設計了一種基于二階滑模技術的自適應迭代學習控制方案,利用Lyapunov穩(wěn)定性理論證明了跟蹤誤差能收斂到可控制的范圍之中。另外,通過仿真實例表明了結論的有效性。(5)研究了一類含未知時變參數的滿足線性增長條件的離散非線性系統(tǒng)的自適應迭代學習控制問題。借鑒傳統(tǒng)離散時間自適應控制中的遺忘因子最小二乘法,提出一種有限時間區(qū)間軌跡跟蹤遺忘因子最小二乘自適應迭代學習控制方案,利用Lyapunov穩(wěn)定性理論證明跟蹤誤差在時間域上的逐點收斂和在迭代域上的漸近收斂。同時還給出了數值仿真。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：江南大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP13
【目錄】：

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本文編號：199392