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抗非重复性干扰的迭代学习控制研究

蔡丽  
【摘要】:迭代学习控制(Iterative Learning Control,简称ILC)是近二十年发展起来的适应于具有重复特性的被控系统的一种新的智能控制方法。其基本思想是利用系统输出误差和先前的控制经验来改进当前控制信号,使系统输出零误差的跟踪期望轨迹。本文针对迭代学习控制过程中受到的非重复性扰动问题进行研究,在原有的迭代学习算法的基础上,改进建立了新的迭代学习控制算法来抑制非重复性干扰,并加以仿真验证了新学习律的有效性,增强了在实际装置上实验实用性。 本文先介绍了迭代学习控制的基本原理,深入分析了迭代学习控制的发展历程和存在的问题。总结了迭代学习控制律及其各种分析方法,对不同的扰动误差类型分别进行分类仿真实验,通过仿真实验结果分析对比,总结迭代学习控制中扰动对控制系统性能的影响。针对实际工业过程系统中存在非重复性干扰,在加权PD型迭代学习控制律的基础上,提出加权PD型指数变增益加速闭环迭代学习控制算法,采用改进的加权PD型指数变增益闭环算法,获得更为理想的系统输出,控制系统的动态性能得到改善。证明了当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差一致收敛到零。仿真结果表明所提控制算法的有效性。本文最后概述了扰动观测器,简化扰动观测器的结构,以离散形式分析其性能。把扰动观测器和迭代学习控制结合,理论分析了结合后整体结构性能。然后通过多种情况的仿真实验,得出迭代学习控制本身不能很好的抑制非重复性扰动,将扰动观测器和迭代学习控制结合后可以消除非重复性扰动引起的基准误差,通过仿真结果表明该方法学习效果良好。证明了扰动观测器可有效地消除非重复性扰动。 综上所述,本文所提的两种迭代学习控制抑制非重复性扰动的方法,很大程度上抑制了非重复性扰动干扰,但还需要进行不断的深入研究。例如,对系统的延时问题研究,对于系统参数未知的迭代学习控制的实际应用中,满足学习收敛条件的增益选取,使得收敛性条件始终成立有待进一步研究。


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