迭代学习法在机械压力机滑块位置控制中的应用

讨论了目前机械压力机滑块位置控制中普遍存在的问题，分析了迭代学习方法在压力机滑块位置控制中应用的可行性。建立了由电气比例阀、位移传感器、数据采集模块及计算机等组成的机械压力机智能控制系统。通过大量试验得到迭代学习因子的变化规律，从而采用变因子P型迭代学习控制。应用该方法后，滑块位置的控制精度得到提高，调整次数也大大降低，因此具有较大的应用推广价值。     

永磁同步直线电机位置误差迭代学习补偿控制研究

永磁同步直线电机在执行具有重复特性的跟踪控制任务时，系统的位置误差也会出现周期性变化。针对这一问题，提出一种基于离线迭代学习补偿优化直线电机位置输入信号的控制策略。通过离线迭代学习，对直线电机系统的干扰进行迭代学习控制。对凸轮轴轨迹和正弦曲线轨迹进行迭代学习，实现对永磁直线电机运动轨迹的跟踪控制，减小直线电机的跟踪误差。实验结果表明：通过离线迭代学习控制产生的位置输入信号跟随误差较小，能很好地消除由于跟踪滞后造成的位置误差。     

迭代学习控制技术的原理、算法及应用

论述了迭代学习控制的基本理沦问题，着重分析了迭代学习控制的算法，讨论了其工程应用现状。     

基于迭代学习的镜片分拣机器人主动臂轨迹跟踪控制系统设计

针对动力学精确模型未知情况下的镜片分拣机器人重复动作路径控制问题，通过忽略从动臂、动平台和负载质量，建立镜片分拣机器人的简化拉格朗日动力学模型，解除动力学控制各主动臂的耦合性，分别对各单个主动臂施加控制。将迭代学习算法应用到单个主动臂的轨迹控制中，在Matlab中搭建基于迭代学习的镜片分拣机器人主动臂轨迹跟踪控制系统。通过模拟仿真验证轨迹跟踪精度，结果表明基于迭代学习的主动臂轨迹跟踪控制系统在有限迭代次数内跟踪精度较高。     

电液比例系统位置伺服迭代学习控制

针对电液比例控制系统存在的时变性、非线性、强耦合以及液压参数摄动等问题，提出一种带补偿的迭代学习控制（ILC）算法。在分析电液比例位置伺服系统机制的基础上，建立系统的数学模型。设计不严格依赖于系统精确模型的迭代学习算法，以非常简单的方式处理不确定度相当高的非线性强耦合动态系统。为解决误差收敛过程中存在的抖动和尖峰毛刺，在算法中加入输入和误差补偿。利用先前控制输入和误差的变化量，对系统进行补偿。仿真和实验结果表明：迭代学习控制算法能够有效实现系统对期望轨迹的精确跟踪；与传统PID控制相比，迭代学习控制提高了系统的控制精度和快速跟踪能力。     

基于遗传算法迭代学习的偏心轴廓形误差补偿研究

为了提高偏心轴类零件轮廓加工精度,引入遗传算法和迭代学习PID控制算法,利用遗传算法对偏心轴磨床不同转速下的X-C轴PID参数进行整定,再通过迭代学习PID控制方法对X-C轴进行迭代学习控制,减小偏心轴磨床X-C轴的跟踪误差,通过MATLAB的Simulink仿真工具建立偏心轴磨削迭代学习PID控制仿真程序,进行仿真实验。实验表明基于遗传算法的PID迭代学习控制比普通PID控制更能够有效控制X-C轴跟踪误差,提高偏心轴轮廓加工精度。     

基于性能指标的非线性系统迭代学习控制

通过对迭代学习控制本质的分析，本文提出一种基于二次型优化函数设计的迭代学习控制策略，算法具有保证系统一致趋近目标轨迹的能力，最后给出了收敛条件。     

基于变增益非线性系统的迭代学习控制方法的研究与应用

本文对迭代学习控制进行了分析与研究，并对于一种工程实际中存在的变增益非线性问题采用了PID型开环迭代学习算法给定的期望轨迹。通过仿真试验及其对仿真过程和结果的分析，得出PID型迭代学习算法对于此问题切实可行。     

凸轮高速磨削廓形误差模糊自适应PID迭代学习控制

为提高凸轮轮廓加工精度,减少廓形误差,引入了模糊自适应PID迭代学习控制方法。基于X-C轴联动误差模型,通过分别对X、C轴进行模糊自适应PID迭代学习控制减少单轴的跟踪误差,从而减少凸轮廓形误差。基于MATLAB建立X、C轴模糊自适应PID迭代学习控制仿真模型并在不同磨削速度下进行仿真实验。结果表明:与常规控制方法相比,模糊自适应PID迭代学习控制能够在一定程度上提高凸轮的加工精度,并有效较小廓形误差。     

数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制

数控机床位置伺服系统在加工过程中受负载、摩擦和电路系统响应特性等因素影响,很难精确建立其加工过程动力学模型。针对批量零件加工过程中的重复执行过程,设计了一种数据驱动的无模型自适应迭代学习控制方案。该方案借助沿迭代轴的动态线性化方法,将数控机床位置伺服系统加工动力学过程等价转化成一个虚拟的迭代数据模型,并根据设计的迭代学习控制律和参数估计律构建数控机床位置伺服系统的无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明:该迭代学习控制方案基于数控机床重复运行的特点,仅利用位置和电机电流信息,完成了对零件加工过程的改善,提高了加工精度。