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时滞系统的迭代学习控制

吉梗  
【摘要】: 实际工程领域广泛存在着时滞现象。本文针对几种不同类型的时滞系统进行迭代学习控制器设计,并进行了相关的理论分析和部分仿真研究。本论文所做工作具体如下:第一章给出了时滞系统的迭代学习控制的研究意义,分析了与该课题研究方向相关的国内外研究现状。 第二章针对具有时滞的迭代学习控制系统,讨论了不同学习算法的收敛性。2.1节针对状态具有时滞的迭代学习控制系统,讨论了开闭环PID型学习算法的收敛性,借助于λ范数,Bellman-Gronwall定理,不等式的一些性质,得到了收敛性的判别准则,并通过仿真实例说明了算法的有效性。2.2节针对控制具有时滞的迭代学习控制系统,讨论了普通D型学习算法的收敛性,同样借助于λ范数,Bellman-Gronwall定理,不等式的一些性质,得到了收敛性的判别准则,并通过仿真实例说明了算法的有效性。 第三章基于信息综合方法,利用(λ,ξ)-范数的定义、不等式的一些性质,针对一类非线性时滞系统,讨论二阶D型学习算法的收敛性。 第四章针对一类单输入单输出非线性时滞系统,提出了一种自适应神经网络迭代学习控制方案,神经网络用来逼近未知非线性函数和未知非线性时滞函数,放宽了传统迭代学习控制对非线性函数和非线性时滞函数的限制,拓展了迭代学习控制的应用范围。采用Lyapunov-Krasovskii函数和利用反演(Backstepping)技术设计神经网络学习律和控制律,基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,通过调节设计参数可以实现对目标轨线任意精度的跟踪。 第五章综合以上分析对迭代学习控制系统理论作了一个简略的,不尽成熟的说明和展望。


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