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【期刊论文】基于2-D线性连续-离散系统理论的P型闭环迭代学习控制
孙志毅, 丁伟东, 吴聚华
电机与控制学报,2003,7(1):59~61,-0001,():
将2-D线性连续-离散系统理论应用于迭代学习控制中,给出能很好反映迭代学习控制过程的数学模型(2-D线性连续-离散系统Roessor模型)。在2-D系统理论基础上证明了P型闭环迭代学习控制律的收敛性。根据该系统理论设计的闭环迭代学习控制器,受到的限制较小。
关键词: 2-D线性连续一离散系统, 迭代学习控制, 收敛性
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孙志毅, 丁伟东, 吴聚华
系统仿真学报,2004,16(1):166~168,-0001,():
在一类非线性系统的闭环迭代学习控制中,对系统输入进行闭环D型迭代学习,对输入的初值采用P型迭代学习控制律,给出了它的收敛性证明。从收敛性的证明过程可以看出,这种迭代学习控制受到较小的收敛条件的限制。最后用仿真结果对收敛性和收敛条件进行了验证。
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樊晓平, 杨胜跃, 罗安
控制理论与应用,2003,20(5):707~712,-0001,():
利用Lyapunov方法,提出了一种不确定性机器人系统的自适应鲁棒迭代学习控制策略,整个系统在迭代域里是全局渐近稳定的。所考虑的机器人系统同时包含了结构和非结构不确定性。在设计时,系统的不确定性被分解成可重复性和非重复性两部分,并考虑了系统的标称模型。在所提出的控制策略中,自适应策略用来估算做法确定性的界,界的修正与迭代学习控制量一样的迭代域得以实现的。计算机仿真表明本文提出的控制策略是有效的。
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徐心和, LI Shu-chen, , LI Ping, XU Xin-he, HU Yu-e
系统仿真学报,2005,17(4):904~908,-0001,():
迭代学习控制(ILC)作为智能控制的一个分支,经历二十多年的发展,无论在理论研究,还是在实际应用上都取得了丰硕成果,在过程控制中逐渐显现出其独到之处。对ILC算法和理论研究现状作了较为详细的分析,并且指出ILC存在的问题和研究方向。
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【期刊论文】离散非线性时变系统开闭环PI型迭代学习控制律及其收敛性
皮道映, 孙优贤
自动化学报,1998,24(5):636~639,-0001,():
对于具有重复运动性质的对象,迭代学习控制是一种有效的控制方法。针对一类离散非线性时变系统在有限时域上的精确轨迹跟踪问题。提出了一种开闭环PI型迭代学习控制律。这种迭代律同时利用系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作用。给出了所提出的学习控制律收敛的充分必要条件,并采用归纳法进行了证明。最后用仿真结果对收敛条件进行了验证。
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