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迭代学习控制的研究与应用进展 总被引:3,自引:1,他引:2
迭代学习控制技术,因其简单有效,近年来受到不少研究人员的关注.论述了迭代学习控制的基本原理,着重分析了迭代学习控制的算法,对学习律、收敛性、鲁棒性、初值及学习速度等问题的最新进展作了比较详尽总结,最后讨论了其工程应用和展望. 相似文献
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基于迭代学习控制理论提出了一种非线性迭代学习律,并将它应用于同步发电机的励磁控制中,采用SIMULINK/PSB软件对单机-无穷大系统进行仿真,结果表明该方法的有效性和一般性,改善了控制性能、具有很强的维持机端电压的能力,与常规的PID控制器和线性迭代学习律相比较,收敛速度得到很大提高,有利于提高电力系统稳定性。 相似文献
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初态学习下的迭代学习控制 总被引:2,自引:1,他引:2
提出一种新的初态学习律,以放宽常规迭代学习控制方法的初始定位条件.它允许一定的定位误差,在迭代中不需要定位在某一具体位置上,使得学习控制系统具有鲁棒收敛性.针对二阶LTI系统,给出了输入学习律及初态学习律的收敛性充分条件.依据收敛性条件,学习增益的选取需系统矩阵的估计值,但在一定建模误差下,仍能保证算法的收敛性.所提出的初态学习律本身及其收敛性条件均与输入矩阵无关. 相似文献
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迭代学习控制与二维分析 总被引:2,自引:0,他引:2
本文探讨了在学习时间有限和元情形下用二维系统方法分析迭代学习控制的可能性,给出线性离散系统在开环与闭环学习中各种学习律下的稳定与收敛的充要条件,并比较了各种学习律的收敛速度,指出随着学习次数的增加,在一定条件下,P型学习与其它类型的学习算法具有相同的收敛速度。 相似文献
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为加快迭代学习控制律的收敛速度,针对线性时不变(LTI)系统,以PD-型学习律为例,提出一种区间可调节的具有指数加速的迭代学习控制算法.首先,根据每次学习效果确定下一次迭代需要修正的区间并在该区间内修正控制律增益;然后,在Lebesgue-p范数意义下分析所提出算法的收敛性并给出其收敛条件;最后,通过理论分析表明,收敛速度主要取决于被控对象、控制律增益、修正指数和学习区间的大小.在相同仿真条件下,与传统算法相比,所提出算法具有更快的收敛速度. 相似文献
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In this paper, we formulate and explore the characteristics of iterative learning in ballistic control problems. The iterative learning control (ILC) theory provides a suitable framework for derivations and analysis of ballistic control under learning process. To overcome the obstacles caused by uncertain gradient and redundant control input, we incorporate extra trials into iterative learning. With the help of trial results, proper control and updating direction can be determined. Then, iterative learning can be applied to ballistic control problem. Several initial state learning algorithms are studied for initial speed control, force control, as well as combined speed and angle control. In the end, shooting angle learning in the basketball shot process is simulated to verify the effectiveness of iterative learning methods in ballistic control problems. 相似文献
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迭代学习控制作为智能控制的一个分支,近年来得到了很大的发展,在各个领域都有广泛的运用。为提高迭代学习速度,本文给出了指数变增益加速算法。机器人系统的仿真结果表明,该方法能大大提高学习速度,具有良好的控制性能。 相似文献
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On the P-type and Newton-type ILC schemes for dynamic systems with non-affine-in-input factors 总被引:1,自引:0,他引:1
In this paper, P-type learning scheme and Newton-type learning scheme are proposed for quite general nonlinear dynamic systems with non-affine-in-input factors. Using the contraction mapping method, it is shown that both schemes can achieve asymptotic convergence along learning repetition horizon. In order to quantify and evaluate the learning performance, new indices—Q-factor and Q-order—are introduced in particular to evaluate the learning convergence speed. It is shown that the P-type iterative learning scheme has a linear convergence order with limited learning convergence speed under system uncertainties. On the other hand, if more of system information such as the input Jacobian is available, Newton-type iterative learning scheme, which is originated from numerical analysis, can greatly speed up the learning convergence speed. The effectiveness of the two learning control methods are demonstrated through a switched reluctance motor system. 相似文献
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采掘机器人的模糊监督——神经网络控制器技术 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍一种基于规则的自学习神经网络控制器在采掘机器人上的应用。它根据实时执行的结果,采用多步学习-模糊监督学习方法,修正神经网络的教师信号,使控制算法简化,提高了计算的实时性,加快了学习速度实验验证了采用该方法取得的一些结果。 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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一种多变量自适应模糊控制器的设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
把采用梯度学习算法的自适应模糊控制器设计方法推以多为情形。针对梯度学习算法收敛速度慢的缺点,把神经元学习中的赫布(Hebb)规则与梯度算法相结合,构成梯度一赫布学习算法,从而使收敛速度明显加快,满足了过程控制中实时性的要求。仿真研究表明,本文的设计方法是可行的。 相似文献
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为满足永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统高速度高精度的要求,抑制不确定性对系统性能的影响,提出一种互补滑模控制(CSMC)和迭代学习控制(ILC)相结合的控制方法.该方法结合了CSMC强鲁棒性的优点和ILC跟踪精度高的特点,以CSMC中积分滑模面为基础设计新型迭代学习律,既可利用ILC对系统未建模动态进行估计,抑制端部效应、齿槽效应和摩擦力等周期不确定性的影响,又可利用CSMC减小参数变化和外部扰动等非周期不确定性对系统的影响,从而提高控制器的收敛速度和收敛精度,保证系统具有较强的速度跟踪性能.实验结果表明,该方法有效地提高了系统的动态响应能力,改善了速度跟踪精度. 相似文献
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基于快速学习型神经网络的机器人运动学模型辨识及运动控制 总被引:2,自引:1,他引:2
该文提出一种快速学习型神经网络,它不仅符合生物神经网络的基本特征,而且算法简单,学习收敛速度快,有线性,非线性系统辨识精度高优异特点。因此,此类神经网络非常适合于机器人运动学模型辨识及运动控制,仿真结果表明,基于快速学习型神经网络进行机械手运动学模型辨识有运动控制是合适的。 相似文献
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Chengzhi Yuan Cong Wang 《Systems & Control Letters》2011,60(12):952-959
Recently, a deterministic learning theory was proposed for locally-accurate identification of nonlinear systems. In this paper, we investigate the performance of deterministic learning, including the learning speed and learning accuracy. By analyzing the convergence properties of a class of linear time-varying (LTV) systems, explicit relations between the persistency of excitation (PE) condition (especially the level of excitation) and the convergence properties of the LTV systems are derived. It is shown that the learning speed increases with the level of excitation and decreases with the upper bound of PE. An optimal learning speed is shown to exist. The learning accuracy also increases with the level of excitation, in particular, when the level of excitation is large enough, locally-accurate learning can be achieved to the desired accuracy, whereas low level of PE may result in the deterioration of the learning performance. This paper reveals that the performance analysis of deterministic learning can be established on the basis of classical results on stability and convergence of adaptive control. Simulation studies are included to illustrate the results. 相似文献