学习辨识策略与若干类系统的学习控制

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1、万方数据浙江工业大学博士学位论文学习辨识策略与若干类系统的学习控制作者姓名：毕宏博指导教师：孙明轩教授浙江工业大学信．gx_程学院2014年10月万方数据DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofDoctoralofPhilosophyLearningIdentificationStrategiesandLearningControlforSomeClassesofSystemsCandidate：HongboBiAdvis

2、or：Prof．MingxuanSunCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyOctober,2014万方数据浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明

3、。本人承担本声明的法律责任。作者签名：肄崧博日期：训绎，明jj日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1、保密口，在——年解密后适用本授权书。2、不保密o(请在以上相应方框内打”√”)作者签名：毕密鸫日期：≯。f垆年，口月弓f曰导师签名：乃钐咿咭飞日期

4、：名∥√年，o月3f日万方数据浙江工业大学博士学位论文学习辨识策略与若干类系统的学习控制摘要实际中常见的重复系统多表现为在有限区间上重复运行，或执行周期轨迹跟踪任务的动态系统。学习控制的提出，为处理这类系统提供了一条途径。现有的方法大多要求被学习量为一定常量，而学习控制方法允许被学习量随时间轴变化，甚至突变。本文讨论重复系统的辨识与控制问题，给出时变参数的学习辨识算法，并进一步地设计学习控制器。最后讨论了带有初始偏差的迭代学习控制问题，并给出具体的学习控制算法。本文展开了如下的研究工作：1．针对重复时变系统，基于“

5、不变量原理”提出学习辨识方法用于估计系统的时变参数。讨论了有限区间上重复运行的时变系统和周期时变系统的两种情形。给出最小二乘学习算法的推导过程，并分析了所提算法的收敛性。结果表明，当重复持续激励条件成立时，提出的学习辨识算法具有重复一致性，能够给出时变参数的完全估计。为进一步加快参数收敛速度，考虑将沿时间轴方向的多步新息与沿迭代轴方向的多重新息结合起来，以期提高参数估计精度。数值结果验证了所提算法的有效性。2．针对离散周期时变系统，提出自适应反演重复学习控制方法。采用重复学习最小二乘算法估计系统中的时变参数，为防止

6、控制器设计中可能产生的奇异性问题，引入控制增益的估计下界。为分析所提学习算法的收敛性，将离散自适应系统中常用的关键技术引理进行推广，给出一种迭代域关键技术引理形式。理论分析和数值结果验证了所提算法的有效性。3．讨论连续／离散非线性时变系统的特征建模，统一采用一阶时变差分方程做为特征模型。对于建模中可能产生的快变亦或突变的模型参数，以学习辨识方法进行估计；利用参数估计值设计自适应迭代学习控制器，实现轨迹跟踪任务。参数估计学习算法包括带有遗忘因子的最d"一--乘学习算法和梯度学习算法。数值算例和电机位置跟踪实验结果表明

7、所提的特征建模方法和学习控制方案的有效性。4．讨论迭代初态与期望初态存在固定偏移情形下的迭代学习控制问题，提出带有反馈辅助项的PD型迭代学习控制算法，可实现系统输出对期望轨迹的渐近跟一T一万方数据浙江工业大学博士学位论文踪。为了进一步实现输出轨迹在预定有限区间上对期望轨迹的完全跟踪，提出分别带有初始修正作用的PD型和PID型的学习算法。文中给出所提出的学习算法的极限轨迹，并对学习算法进行收敛性分析，推导出收敛性充分条件，可用于学习增益的确定。通过数值结果，验证所提学习算法的有效性。关键词：学习辨识，重复学习控制，特

8、征建模，迭代学习控制，反馈辅助万方数据浙江工业大学博士学位论文LearningIdentificationStrategiesandLearningControlforSomeClassesofSystemsABSTRACTTherepetitivesystemsundertakenperformtasksoverapre—·specifiedfinite。