搜索结果: 1-14 共查到“控制科学与技术 迭代学习控制”相关记录14条 . 查询时间(0.178 秒)
机械臂变长度误差跟踪迭代学习控制
迭代学习控制 误差跟踪 变迭代长度 机械臂
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2024/1/16
针对任意初始状态下机械臂轨迹跟踪问题,提出一种变长度误差跟踪迭代学习控制(Iterative learning control,ILC)方法.首先,构造不依赖于期望轨迹的双曲余弦型期望误差轨迹,放宽经典迭代学习控制初始状态要求严格一致的条件.由于该误差轨迹只需设置一个常数项,因而能够有效减少计算量,使得期望误差轨迹的设计更为简单.其次,考虑机械臂运行区间随迭代次数变化的问题,构建虚拟误差变量补偿机...
迭代扩张状态观测器及其在迭代学习控制中的应用
迭代扩张状态观测器 类Lyapunov方法
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2015/5/19
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...
机器鱼运动学SSPR 建模与自适应迭代学习控制
机器鱼 能量转换系数 参考模型 自适应迭代学习控制
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2015/5/19
针对一类多关节机器鱼推进速度的调节，提出一种运动学建模与控制匹配设计的新方法。以可控性为目标，建立了基于能量转化系数的鱼尾摆动规律与推进速度性能参考(SSPR)模型，系统已知参数把能量转化率收敛到一个可控可调节范围。自适应迭代学习控制策略与之匹配，能适时辨识并周期性地更新该模型的能量转化系数，实现机器鱼在陌生水环境中的推进速度自调节。仿真分析验证了该模型和控制方法的正确性。
为了能更好地跟踪状态变量可观测的参数未知线性系统的参考轨迹，将模型参考自适应控制与迭代学习控制相结合，提出了线性模型参考自适应迭代学习控制算法(MRAILC)。设计了控制器结构并提出了迭代学习控制律。利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论证明了当迭代次数趋于无穷时，跟踪误差在有限时间区间上一致收敛到零。仿真结果验证了算法的有效性。
在迭代学习控制(iterative learning control, ILC)理论的研究中，常见的初始条件是迭代初值与期望初值一致，或者迭代初值固定。研究了含状态时滞的非线性间歇过程，其系统初值在期望初值一定范围内随机变化且存在可量测重复性扰动下的迭代学习控制问题。提出了采用带变遗忘因子的开环PD型迭代学习控制算法，给出了谱半径形式的收敛条件，并应用算子理论进行收敛性证明，给出了间歇非线性控制时...
非线性大系统的跟踪具有不同幅值轨线的分散型迭代学习控制器
迭代学习控制 Lebesgue-p 范数 收敛性
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2009/9/9
在大型工业过程递阶稳态优化中, 可行的方法是利用系统的实际信息以修正基于模型的最优解. 在这种情形下, 得出一幅值不等的阶跃型控制值序列, 而且该控制值序列依次激励实际系统. 本文将一组迭代学习控制器分散地嵌入到一类非线性工业过程的递阶稳态优化进程中, 每一子系统的迭代学习控制器将产生一强化的控制信号序列以替代相应的具有不同幅值的阶跃型控制值序列, 目的是不断改进系统的暂态品质. 通过卷积的 Ha...
非线性时变参数不确定系统的自适应迭代学习控制
时变参数 非相同初始条件 非相同参考轨迹
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2009/9/9
利用离散时间轴与迭代轴之间的相似性, 提出了一种新的离散时间自适应迭代学习控制 (AILC) 方法来处理带有时变参数不确定性的非线性系统. 与自适应控制相类似, 所提出的 AILC 是基于投影算法的, 因此学习增益可以沿学习轴迭代地调节. 在随机初始状态和参考轨迹迭代变化的条件下, 所提出的 AILC 仍可沿迭代学习轴渐近地实现有限时间区间上的逐点收敛性.
严格反馈非线性时变系统的迭代学习控制
迭代学习控制 时变系统 Lyapunov-like 反推设计
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2010/3/29
针对一类含未知时变参数的严格反馈非线性系统, 提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制的迭代学习算法. 基于Lyapunov-like方法设计控制器, 回避了常规迭代学习控制中受控系统非线性特性需满足全局Lipschitz连续条件的要求. 以反推设计(Backstepping)方法设计控制器, 为使得虚拟控制项可导, 引入一级数收敛序列; 将时变参数展开为有限项多项式形式, 在控制器设计中采取双曲正切...
滞后工业过程稳态优化进程中的局部对称双积分型迭代学习控制
局部对称双积分 迭代学习控制 滞后
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2008/11/18
对具有滞后工业过程稳态优化进程提出加权超前局部对称双积分型迭代学习控制算
法.基于理想轨线与控制系统的实际输出动态信息,提出基本的迭代学习控制算法并分析和论证
算法的收敛性,给出局部对称积分区间参数的确定策略.数字仿真表明,加权超前局部对称双积
分型迭代学习控制算法能有效消除噪声对系统输出信号的影响并能改善滞后工业过程稳态优化
进程中控制系统的动态品质,如减少超调,缩短过渡时间,加快响应速...
基于内模的机器人迭代学习控制
机器人 运动控制 迭代学习 内模控制
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2008/7/18
本文根据内模控制的概念，设计一个扰动控制器，使机器人系统表现为固定参数的解耦线性化系统．基于此线性系统，提出了一种迭代学习控制律，给出了算法收敛的充分条件．算法的参数选择非常简单，从而易于满足收敛条件．仿真结果表明了算法的有效性．
最优迭代学习控制的鲁棒稳定性及其在注塑机控制中的应有
迭代学习控制 鲁棒性和稳定性 注塑机
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2008/7/7
提出了一种鲁棒最优迭代控制器的设计方法.对于任意有界的参考输出和不确定的初
始值,建立了由最优迭代学习控制器保证闭环系统有界输入有界输出(BIBO)鲁棒稳定性的充要
条件.实际应用中可根据不确定初始设定值和干扰对加权矩阵进行调整,从而保证闭环系统性能
随迭代过程的进行而得到改进.在注塑机控制中的应用验证了本文结论的有效性.
无奇异间接迭代学习控制及其在机器人运动模仿中的应用
迭代学习控制 自适应控制 视觉伺服
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2008/5/10
针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了间接迭代学习方案. 采用最小二乘算法,根据重复跟踪历史辨识非线性系统的线性化模型.利用一个分段学习方案可保证学习控制总在有效线性近似区域内进行.探讨了如何在学习过程中避免控制奇异问题, 提出了一种高效的参数修正方法,保证输入耦合矩阵的估计行列式不为零.本文将这一控制方案应用于未知机器人及摄像机模型下的机器人运动模仿中,而不面临任何奇异问题.这...
迭代学习控制理论的发展动态
迭代学习控制 跟踪误差 收敛性 综述
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2007/12/6
Abstract迭代学习控制（ILC）适合于具有某种重复运动（运行）性质的被控对象，可
实现有限时间区间上的完全跟踪任务．本文综述了迭代学习控制的基本内容和最新发展动态
，对迭代学习控制的基本理论进行了分类研究，并讨论其存在的问题和发展趋势．