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针对线性时不变离散系统的跟踪问题提出一种高阶参数优化迭代学习控制算法.该算法通过建立考虑了多次迭代误差影响的参数优化目标函数,求解得出优化后的时变学习增益参数.从理论上证明了:对于线性离散时不变系统,该算法在被控对象不满足正定性的松弛条件下仍可保证跟踪误差单调收敛于零.同时,采用之前多次迭代信息的高阶算法具有更好的收敛性和鲁棒性.最后利用一个仿真实例验证了算法的有效性. 相似文献
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时滞非线性系统的采样迭代学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类输入时滞非线性系统, 提出了一种采样迭代学习控制算法, 该算法不含跟踪误差的微分信号, 给出了学习算法收敛的充分条件, 当不存在初始误差、不确定扰动时, 算法在采样点处能实现对期望输出信号的完全跟踪, 否则, 跟踪误差一致有界, 仿真结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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Lebesgue-?? 范数意义下对初态误差进行加速修正的迭代学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类多输入多输出线性时不变系统, 提出一种初态误差加速修正的PD-型迭代学习算法. 针对系统的任意初始状态, 在时间轴上设计一个随迭代次数增加而缩短的修正区间. 在该区间上, 控制算法对初始状态偏差进行修正; 修正区间外, 算法与无初始误差的学习律等同. 在Lebesgue-?? 范数度量跟踪误差意义下, 利用卷积的推 广Young 不等式证明了所提出学习控制律的收敛性. 数值仿真验证了该控制律的有效性.
相似文献4.
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针对一类迭代学习控制(ILC)系统的不确定项,根据时域中扩张状态观测器的思想,提出迭代域中线性迭代扩张状态观测器(LIESO),该线性迭代扩张状态观测器可以利用迭代过程的跟踪误差给出迭代学习控制系统的不确定项的显式估计。给出了基于该估计的迭代学习控制算法,并应用类Lyapunov方法证明其收敛性。仿真结果表明,所提出的迭代学习控制算法是有效的,应用迭代扩张状态观测器可以大幅度提高迭代学习效率。 相似文献
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针对P型迭代学习算法对初始偏差和输出误差扰动敏感,以及PD型迭代学习算法容易放大系统噪声,降低系统鲁棒性的问题,研究了具有任意有界扰动及期望输出的重复运行非线性时变系统的PD型迭代学习跟踪控制算法.利用迭代学习过程记忆的期望轨迹、期望控制以及跟踪误差,给出基于变批次遗忘因子的学习控制器设计,并借助λ范数理论和Bellman-Gronwall不等式,讨论保证闭环跟踪系统批次误差有界的学习增益存在的充分必要条件,及分析控制算法的一致收敛性.本算法改善了系统的鲁棒性和动态特性,单关节机械臂的跟踪控制仿真验证了方法的有效性. 相似文献
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非线性系统迭代学习算法 总被引:28,自引:1,他引:27
对于一个未知的非线性连续系统或离散系统,从任给的一个初始控制出发,尝试实现一条
给定的输出目标轨线.在满足一定条件下,利用跟踪误差来修正控制函数,经过反复的迭代学
习可以取得满意的效果.本文改进了Arimoto、Togai和Bien等的开环迭代学习的收敛条
件,并提出闭环迭代学习算法.理论与仿真结果证明了闭环算法在收敛条件、速度和抗干扰能
力上都优于开环算法. 相似文献
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An iterative learning control scheme is presented for a class of nonlinear dynamic systems which includes holonomic systems as its subset. The control scheme is composed of two types of control methodology: a linear feedback mechanism and a feedforward learning strategy. At each iteration, the linear feedback provides stability of the system and keeps its state errors within uniform bounds. The iterative learning rule, on the other hand, tracks the entire span of a reference input over a sequence of iterations. The proposed learning control scheme takes into account the dominant system dynamics in its update algorithm in the form of scaled feedback errors. In contrast to many other learning control techniques, the proposed learning algorithm neither uses derivative terms of feedback errors nor assumes external input perturbations as a prerequisite. The convergence proof of the proposed learning scheme is given under minor conditions on the system parameters. 相似文献
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针对受非重复扰动作用的离散线性系统的输出跟踪控制问题,提出一种基于参考轨迹更新的点到点迭代学习控制算法.首先通过构建性能指标函数对控制器进行范数优化,并给出相应的收敛性条件,使得系统输出能够跟踪上更新后参考轨迹处的期望点.其次,当系统输出端受到某批次非重复扰动的影响时,进一步通过引入拉格朗日乘子算法构造多目标性能指标函数,以优化鲁棒迭代学习控制器,达到提高收敛速度和跟踪精度的目的.最后将该算法应用于电机驱动的单机械臂控制系统中,仿真结果验证了算法的合理性和有效性. 相似文献
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Miao Yu Jianliang Zhang Donglian Qi 《International Journal of Control, Automation and Systems》2012,10(6):1111-1118
An adaptive iterative learning control scheme is proposed for a class of discrete-time nonlinear systems with random initial conditions and iteration-varying desired trajectories. The discrete Nussbaum gain method is incorporated into the control design to tackle the problem associated with the lack of a priori knowledge of the control directions. The proposed control algorithm guarantees the boundedness of all the signals in the controlled system. The tracking error converges to zero asymptotically along the iterative learning axis. The effectiveness of the proposed control law is verified through numerical simulation. 相似文献
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针对一类线性广义系统,研究其P型迭代学习控制在离散频域中的收敛性态。在离散频域中,对广义系统进行奇异值分解后,利用傅里叶级数系数的性质和离散的Parseval能量等式,推演了一阶P型迭代学习控制律跟踪误差的离散能量频谱的递归关系和特性,获得了学习控制律收敛的充分条件;讨论了二阶P型迭代学习控制律的收敛条件。仿真实验验证了理论的正确性和学习律的有效性。 相似文献
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对一类未知的非线性的多变量系统,提出了用动态神经网络实现直接自适应控制的策略,基于Lyapunov理论,获得一个稳定并且连续的学习律,避免了递归训练过程,闭环系统被证明是鲁棒稳定的,跟踪误差收敛到一个小的残集,这种方法的特点是即不需要离线学习阶段也不要求初始的参数误差足够小,仿真结果验证了提出的动态网络的自适应控制算法的有效性。 相似文献
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An iterative learning algorithm called PRLAB is described for the discrete bidirectional associative memory (BAM). Guaranteed recall of all training pairs is ensured by PRLAB. The proposed algorithm is significant in many ways. Unlike many existing iterative learning algorithms, PRLAB is not based on the gradient descent technique. It is a novel adaptation from the well-known relaxation method for solving a system of linear inequalities. The algorithm is very fast. Learning 200 random patterns in a 200-200 BAM takes only 20 epochs on the average. PRLAB is highly insensitive to learning parameters and the initial configuration of a BAM. It also offers high scalability for large applications by providing the same high performance when the number of training patterns are increased in proportion to the size of the BAM. An extensive performance analysis of the new learning algorithm is included. 相似文献