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迭代学习控制的分析与应用

陈纪朋  
【摘要】:迭代学习控制是一种新兴控制技术,非常适合于具有重复运动特性的被控对象,可以实现有限时间区间上任意精度的跟踪。论文根据当前迭代学习控制的研究现状,讨论了迭代学习控制的收敛性、鲁棒性、初始状态及工程应用等问题。主要研究内容如下: 1.研究了迭代学习律的收敛性和鲁棒性问题。针对开闭环P型、D型学习律以及开环PID型学习律作了收敛性和鲁棒性证明,给出了收敛条件。 2.基于2-D线性系统理论研究了迭代学习控制的收敛性问题。首先针对线性离散系统提出了迭代学习算法。针对线性离散时滞系统讨论了一种算法,给出了收敛的充要条件。 3.研究了迭代学习控制的初态问题。讨论了具有初态学习和任意初态两种情况下的迭代学习律的收敛性和鲁棒性问题。 4.以具体的工程实例研究了迭代学习控制理论的工程应用问题。讨论了迭代学习控制在机器人系统以及有源滤波器的电流跟踪控制中的应用。


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