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皮道映, 孙优贤
控制与决策,1996,11(1):77~80,-0001,():
-1年11月30日
模仿人的决策思路,对多模型对象提出一种新的目适应控制算法。在建立起对象的有限个模型并离线设计好对应的控制器后,算浩通过在线计算模型匹配程度和控制权重来适应对象模型参数的突变。仿真结果表明该算法简单有效,跟踪迅速,鲁棒性强。
多模型系统,, 自适应控制,, 模型匹配
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皮道映, 张政江, 孙优贤
浙江大学学报(工学版),35(5):479~482,-0001,():
-1年11月30日
对于完成重复轨迹跟踪任务的系统,迭代学习控制是一种能有效地改进其跟踪性能的技术。研究并给出了一类非线性系统开闭环PI型迭代学习控制的鲁棒条件,证明了系统在状态干扰、输出干扰和初态干扰有界的情况下跟踪误差有界收敛,在所有干扰渐近重复的情况下可以完全地跟踪给定的期望轨迹。从鲁棒条件式看出,迭代学习控制的鲁棒性与学习控制律中的积分系数无关。
非线性系统, 学习控制, 鲁棒性
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引用
皮道映, 张政江, 孙优贤
浙江大学学报(工学版),2001,(3):303~306,-0001,():
-1年11月30日
BKAL在对非自衡对象建模时会产生截断误差,因此无法直接用于该类对象控制。根据非自衡对象阶跃响应的最后阶段可视为直线的特点,提出了一种基于对象阶跃响应的参数化模型的预测控制算法,该算法避免了DMC预测模型的截断误差影响。仿真结果表明,提出的算法对于设定值变化具有良好的跟踪性,对于模型参数的摄动具有良好的鲁棒性,该算法对于非自衡对象控制是有效的。
预测模型, 非自衡对象, 预测控制, 非自衡对象控制
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