离散系统迭代学习控制

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1、中国计量科学研究院硕士学位论文论文题目：离擞歪箜选岱堂丑控制旦i兰鱼[皇±璺二主i堕皇!主曼[坌主l!曼L皇鱼!盟i卫g旦9旦主!鱼!，学科(专业)：型这让量撞盔丛垡墨作者姓名：途红住——指导老师：匿彭生塾撞一所在学院：扭电』：捏堂瞳论文提交日期：2Q螳篷垒旦一摘要对于像生产线：[业讥器入、光盘驱动系统等角’限时闽内委复运行睦模型不完全已知的系统，迭代学习控制理论是一种较为理想的控制方法。通过控制尝试，不断修正控制输入，迭代学习控制；q以实现有姒时酬内刑期望轨迹的完全趴踪。自从八_{^年代H本学者挺出该理论以来，作为智能控

2、制理论的一个重要分支，近年来该理论取得了很大的发展，有许多成功的应刚。由于控制算法一般多采用计算机来实现，连续系统的迭代学习控制也要通过数据采样平“离敞化处理，丽离教和采样迭代学习控制理论现有成采远远不及连续系统，尤其楚在菲线性系统方面。研究离敞和采样迭代学习控制算法有理论和实际意义。本文着蓬研究一般q#线性离敞系统最优选代学习算法收敛燃、线性离散系统的苹调收敛性和鲁棒性、带输出延迟非线性采样系统迭代学习鳟法的收敛性。主要结果有三个方面：①研究了一般非线性离教系统的最优学划控制。运用最优性原理和压缩映射原理，在基于最优函数

3、指标^+，(‰+。)=恢+．忆+她+．一“。幢的基{f{

4、l上，给出了迭代学习控制因果算法“。=妒(吒，“。)的存在性条件，浚存在性条件与最优函数指标约控制权值K的大小密切相关。在浚存在性条件基礁Lj证明了迭代学习控制输出晌⋯致收敛性。推导了非线性离敞系统最优学习控制算法在线1陀离散系统一㈨q只体迭代肜式，指出泼算法是线性离散系绞最优学习控制算法(见[2])在非线性离教系统中的进一步推广。针对该算法的实际应用．提出了一剥r近似最优的迭代算法，瑚：叫了该算法的学习控制渡敛手最优选代学习控制。②用梯度下降法刑“离敞线性系统迭代

5、学习控制的单调收敛性和不确定系统的鲁棒性进行了研究，给出了基于梯度下晔法的迭代学习算法。在该算法基础上，给出了算法的鲁蒋性鞫增强鲁擦性f

6、勺方法。在欧氏范数的含义下，用梯度F降法改进了算法的收敛速度，实现了每一离敝迭代时蒯输出的单调收敛性，给出厂向量参数的选择方法。仿真证明了该方法的有效性。摘要③针对一类有确定相对阶、存在输出延迟的IC线性采样系统，给出了不带高阶导数项的迭代学习筲法。通过带积分余项的级数分舸方法、五范数和Lipschiz条件，证咧了当粟牛丫J占Jj9J充分小，迭代学爿控制收敛-J二期型：f空制，迭代输出收

7、敛于期望输出。同时给出了收敛算法的增益选择方法。仿真比较了一阶和高阶迭代算法的收敛性。当选择适当的参数时，采用高阶学习算法有利于提高收敛速度。关键词：迭代学习控制，离散系统，最仇控制，压缩映射原理，梯度F降法，不确定系统，鲁棒收敛性。相对阶，采样系统nABSTRACTIteratiVeLearningControl(ILCforshon)isane仃ectivemethodforthesystemswhichhaveunce砌in“csand『unrepeatedJy，suchasindus啊alrobots，diskmo

8、livatingmechanismaIldsoon．ILCcaIlmakeasystemtrackadesiredtrajectoryofalimited—timeimervalbyascquenceofcontrolinputswhich踟elioratethen甚ckingerrorsoveraIldOVer．Itmakesprogressquickly，sinceJapaneseresearcherArinloto，eta1．，firStfoundedmecontrolmethodinl980’s．ILCisnowv

9、iewed硒abranchofintell培entcon昀landappljedtopractjcalcontmlSystemsextensively．11lispaperstudiestheprobIemofILCofdiscretc—timesyslemsandsampled-da诅Systems．ILCconnDlalgorit№sneedtobeimplemen刷byacomputeLAcomputercanoIllydealwimdiscrete-timesystenlsandcontinuollsItimesy

10、stemswhichhaveaIfeadybeensarnpled，sotheproblemofILCofdiscrete-timesysCemsandsamplcdsystemsisfllndamentalafldimpo衄11．Themainresultsofthepaperare船follows：