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《兰州理工大学》 2009年
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优化迭代学习控制算法及其应用研究

李恒杰  
【摘要】:迭代学习控制是一种用来改善具有重复运动特性的过程、机械、装置或系统的瞬态响应和跟踪特性的控制技术。它是以系统的实际输出与期望输出的偏差修正不理想的控制信号,使系统的跟踪性能得以提高。随着现代工业中具有重复性和周期性的系统和生产过程不断出现,迭代学习控制已经成为了现代控制技术中的一种重要控制方法。 传统迭代学习控制算法中的学习系数对迭代学习控制的收敛性和收敛速度的影响非常大,例如在PID型迭代学习控制算法的实际应用中,算法分析给出的收敛性条件并不能用于指导学习增益的选取,学习增益的设置需要凭借经验选取,因此具有一定的盲目性。为了克服猜测设置学习增益的盲目性,直接的方法是利用系统模型知识。由此引伸出来的一个可行方法就是利用优化理论来设计迭代学习控制律,即优化迭代学习控制算法。优化迭代学习控制算法又可以分为范数优化迭代学习控制算法和参数优化迭代学习控制算法。参数优化迭代学习控制算法是基于二次型性能指标提出的优化算法,在保证跟踪误差的单调收敛的同时,相对于范数最优算法更为简单、高效、易实现。但是,目前在优化迭代学习控制算法的研究中仍然存在一些急待解决的问题:1)如何进一步提高算法收敛速度;2)当被控对象不满足正定条件时,如何使得算法仍然能够单调收敛至零;3)如何建立用于非线性系统的参数优化迭代学习控制算法;4)在优化过程中,如何减小算法对于模型的依赖性。 为了实现迭代域中误差的快速、单调收敛,获得更好的暂态跟踪性能,本文针对离散系统建立一种基于范数性能指标的PID型快速参数优化迭代学习控制算法。该算法将PID型控制器引入到参数优化迭代学习控制算法中,来拓展算法的维数,增加最优参数的自由度,从而最终达到提高学习效率的目的。 针对非正定系统迭代误差趋于局部极小的问题,本文将基函数的概念引入到参数优化迭代学习控制中,建立了一种基于基函数项的参数优化迭代学习控制算法。这种算法在保证算法仍然具有快速收敛特性的同时进一步扩大算法的收敛条件。理论证明,无论被控对象正定与否,算法都能够单调收敛至零。 为了进一步提高非线性优化迭代学习控制算法的收敛性能,本文将克隆选择算法进行改进并应用于优化迭代学习控制中,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)的优化迭代学习控制。采用改进的CSA来求解迭代学习控制中的非线性优化问题,一方面因为CSA具有很高的搜索性能,更重要的是可以将控制输入的先验信息编码到CSA中,从而大大减小算法搜索空间、节约运算成本,并且能很方便地处理输入上有约束的问题。此外,采用实数编码和限制变异扩展半径可以使得CSA求出的输入曲线更加光滑。 优化迭代学习控制算法的卓越收敛性能都是建立在事先拥有被控对象精确的数学模型的基础上。然而,在工程实践中获得被控对象的精确数学模型几乎是不可能的。为了减小算法对系统模型的依赖性,本文提出了一种基于克隆选择算法的模型修正机制,在每次迭代学习之后,利用学习时的输入信息以及真实系统的输出与模型输出的偏差信息来修正系统模型。修正了的模型将被用于下一次迭代学习过程。这是针对非线性优化迭代学习控制算法设计的,自然也可以应用于其他线性算法中。 最后,本文对2-自由度“质量弹簧阻尼”振动主动控制系统进行分析研究,探讨了迭代学习控制算法在其中的应用。对比分析得出,参数优化迭代学习控制算法是一种不错的选择。在震动频率较低的情况下能够达到较好的效果,使整个主动控制系统达到减震的目的。而在各种参数优化迭代学习控制算法中,本中提出的PID型快速参数优化迭代学习算法和基于基函数项的参数优化迭代学习算法相比其他参数优化迭代学习算法具有更好的收敛效果,尤其是基于基函数项的参数优化迭代学习算法对这一非正定的被控对象具有其他算法所不具有的单调收敛至零的特性,在振动主动控制中具有很好的应用前景。
【学位授予单位】:兰州理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP18

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 谷玉芳;立式加工中心主轴箱的抗振特性研究和拓扑优化设计[D];陕西科技大学;2012年
2 赵婧;基于模糊滑模控制的迭代学习控制算法研究[D];兰州理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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2 任雪梅,龚至豪;神经网络迭代学习控制快速算法的研究[J];北京理工大学学报;1997年03期
3 黄浩江,杨胜跃,樊晓平;非线性动力学系统的闭环模糊迭代学习控制器设计[J];长沙铁道学院学报;2003年02期
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 王岩;付永领;;模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用[J];北京航空航天大学学报;2007年01期
10 白国长;王占林;陈娟;;航空泵试验台驱动变结构控制[J];北京航空航天大学学报;2008年06期
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张智勇;含有时滞的汽车主动悬挂系统的减振控制[D];中国海洋大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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5 戴学丰,严浙平,孙立宁,蔡鹤皋;双连杆柔性臂机器人的模糊补偿滑模控制[J];电机与控制学报;2005年01期
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7 康锦霞;王志华;赵隆茂;;采用Voronoi模型研究多孔金属材料准静态力学特性[J];工程力学;2011年07期
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张继深;立式圆盘锯床的研发及其关键部件的特性分析[D];浙江大学;2011年
2 李玉军;挖泥船泥泵在线监测系统的研制[D];武汉理工大学;2004年
3 吴琼;超轻质夹芯结构的力学性能分析及优化[D];西北工业大学;2006年
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5 李东伟;高速随动磨床砂轮架的研究[D];武汉理工大学;2007年
6 李姣枫;压电智能板的非脆弱鲁棒振动控制[D];西安电子科技大学;2008年
7 徐建国;轴流泵叶片应力与模态分析[D];扬州大学;2008年
8 盖超会;基于H_∞控制的Z型隔振系统控制特性研究[D];华中科技大学;2007年
9 宋兴龙;基于ANSYS的高空作业平台的有限元分析[D];南京林业大学;2009年
10 邹亚军;基于转子动力学的车削颤振模型建立及其动态特性分析[D];大连理工大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 于少娟,段锁林,吴聚华;电液伺服力控系统的模糊学习控制[J];电机与控制学报;2004年01期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 路林吉,史维祥,林延圻,薛祖德;人工关节试验机位置系统分层递阶迭代学习MRACS仿真研究[J];计算机仿真;1995年02期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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7 李静;胡云安;;导弹滚转通道PID控制器参数迭代学习调节方案设计[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
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10 杨雁;王云宽;龚利;宋英华;;基于迭代学习的伺服系统自适应摩擦补偿研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李恒杰;优化迭代学习控制算法及其应用研究[D];兰州理工大学;2009年
2 胡天江;仿生长鳍波动适应性理论与控制方法研究[D];国防科学技术大学;2008年
3 杨志刚;汽车自动变速系统智能控制方法研究[D];重庆大学;2003年
4 李志勇;迭代预测控制算法及其应用研究[D];中南大学;2006年
5 杨祯山;电梯垂直交通系统的配置与优化调度问题研究[D];大连理工大学;2008年
6 吴敬兵;企业配电网电能质量检测及控制方法研究[D];湖南大学;2011年
7 韦巍;学习控制及其在机器人控制中的应用[D];浙江大学;1994年
8 刘晓东;电液伺服系统多余力补偿及数字控制策略研究[D];北京交通大学;2008年
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10 高林;数据校正技术若干研究及应用[D];华东理工大学;2010年
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2 高冬垒;基于迭代学习算法的黄酒发酵控制与优化研究[D];江南大学;2012年
3 谢华英;学习控制算法的收敛性能改进及其应用[D];浙江工业大学;2010年
4 丁保;迭代学习在间歇过程控制中的若干问题研究[D];江南大学;2012年
5 彭昌;迭代学习滑膜控制及其在加载系统中的研究与应用[D];太原科技大学;2012年
6 王立刚;智能仿生手的虚拟样机开发和运动控制算法研究[D];吉林大学;2012年
7 贾东明;基于迭代滑模算法的机械臂控制[D];郑州大学;2011年
8 王兢;迭代学习模型预测控制算法研究[D];华北电力大学(北京);2011年
9 杜文艳;迭代学习模型预测控制算法研究与应用[D];华北电力大学;2012年
10 余林江;离散时变系统自适应学习控制器的设计与实现[D];浙江工业大学;2012年
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