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《江南大学》 2012年
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迭代学习在间歇过程控制中的若干问题研究

丁保  
【摘要】:迭代学习控制是在为了实现被控系统能够在有界误差范围内的跟踪上期望轨迹提出来的,广泛应用于具有重复运动性质的被控系统。该研究对于具有较高的位置重复精度和高精度的轨迹跟踪控制要求的系统有重要意义,并且在具有非线性、时变、时滞的间歇过程中有着良好的应用。本文所做的研究工作如下: 1、针对迭代学习P型控制算法对初始偏差和输出误差扰动的敏感性问题,研究了一种带有遗忘因子的时变非线性系统的迭代学习控制方法。在有扰动的情况下,利用迭代学习过程记忆的期望轨迹,期望控制以及跟踪误差,通过有界学习增益和批次时变因子设计学习控制器,并基于算子理论给出了控制算法存在的充分必要条件及其收敛性分析。 2、针对P型迭代学习算法对初始偏差和输出误差扰动敏感,以及PD型迭代学习算法容易放大系统噪声,降低系统鲁棒性的特点,研究了具有任意有界扰动及期望输出的重复运行非线性时变系统的PD型迭代学习跟踪控制算法。利用迭代学习过程记忆的期望轨迹,期望控制以及跟踪误差,给出基于变批次遗忘因子的学习控制器设计,并借助λ范数理论和Bellman-Gronwall不等式,讨论保证闭环跟踪系统批次误差有界的学习增益存在的充分必要条件,及分析控制算法的一致收敛性。该方案改善了系统的鲁棒性和动态特性。 3、针对实际工业过程中具有状态和控制时滞的非线性系统,在存在初始偏差和输出误差扰动的情况下,研究了具有有界扰动及期望输出的重复运行的非线性时变系统的PID型迭代学习控制跟踪控制算法,利用迭代学习过程记忆的期望轨迹,期望控制以及跟踪误差,给出基于变批次遗忘因子的学习控制器设计,并讨论保证闭环跟踪系统批次误差有界的学习增益存在的充分必要条件及分析控制算法的一致收敛性。 4、针对一类存在初始偏差、输出误差和状态扰动的时滞非线性时变重复系统,在任意初值条件下,研究了系统满足全局Lipschitz条件下的PD型闭环迭代学习跟踪控制问题。通过定义迭代学习过程的有界期望轨迹,期望控制以及跟踪误差,给出了保证闭环系统跟踪误差有界的学习控制器增益存在的充分条件,以及控制算法的一致收敛性判据证明。注塑机系统的速度跟踪控制仿真验证了本文方法不仅可以明显改善系统性能,而且对有界扰动和任意初值问题具有一定的抑制作用。
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP13

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