非线性系统的改进型迭代学习控制算法研究
来源期刊:机械设计与制造2018年第6期
论文作者:郝晓弘 周勃
文章页码:29 - 32
关键词:非线性系统;迭代学习控制;PD型学习率;动态扩张-收缩因子;
摘 要:针对普通闭环PD型迭代学习控制算法收敛速度慢且收敛精度不高的问题,通过在闭环PD型控制算法中引入动态扩张-收缩因子(dynamic expansion compression coefficient,DECC)的方法,提高闭环PD型算法的收敛速度以及收敛精度。同时将鲁棒控制引入至算法中,进一步提高算法抑制外界干扰的能力。通过构造李雅普诺夫函数证明了在所提改进的控制律作用下的信号是有界且收敛的。最后将改进的迭代学习控制算法应用在一类具有重复运行性质的非线性系统中,证明所提算法是有效的。
郝晓弘1,周勃2
1. 兰州理工大学计算机与通信学院2. 兰州理工大学电气工程与信息工程学院
摘 要:针对普通闭环PD型迭代学习控制算法收敛速度慢且收敛精度不高的问题,通过在闭环PD型控制算法中引入动态扩张-收缩因子(dynamic expansion compression coefficient,DECC)的方法,提高闭环PD型算法的收敛速度以及收敛精度。同时将鲁棒控制引入至算法中,进一步提高算法抑制外界干扰的能力。通过构造李雅普诺夫函数证明了在所提改进的控制律作用下的信号是有界且收敛的。最后将改进的迭代学习控制算法应用在一类具有重复运行性质的非线性系统中,证明所提算法是有效的。
关键词:非线性系统;迭代学习控制;PD型学习率;动态扩张-收缩因子;