摘要：In this paper, iterative learning control （ILC） design is studied for an iteration-varying tracking problem in which reference trajectories are generated by high-order internal models （HOLM）. An HOlM formulated as a polynomial operator between consecutive iterations describes the changes of desired trajectories in the iteration domain and makes the iterative learning problem become iteration varying. The classical ILC for tracking iteration-invariant reference trajectories, on the other hand, is a special case of HOlM where the polynomial renders to a unity coefficient or a special first-order internal model. By inserting the HOlM into P-type ILC, the tracking performance along the iteration axis is investigated for a class of continuous-time nonlinear systems. Time-weighted norm method is utilized to guarantee validity of proposed algorithm in a sense of data-driven control.

摘要：针对一类具有强非线性和不确定性的离散时间系统,文章给出了一种基于学习自适应估计环的迭代学习控制方法。在迭代学习控制器的基础上设计了一个学习自适应估计环,用来镇定系统,给出迭代学习控制初始的控制输入值,同时根据估计出的系统参数来确定迭代学习增益的取值范围。文章基于状态空间描述,分析了迭代学习控制系统的收敛性。仿真研究表明,该控制器能够实现完全跟踪,减少系统的初始输出误差,并加快了收敛速度。

摘要：二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型的特点,及滑模控制具有可设计且与对象参数和扰动无关的滑动模态,提出一种改进无模型自适应迭代学习的滑模结构复合控制策略。在无模型自适应迭代学习控制方案的准则函数中加入误差变化率,并对其收敛性进行分析论证;然后在紧格式动态线性化基础上,设计指数趋近律滑模控制,使改进无模型自适应迭代学习的滑模控制复合策略能够克服不稳定现象并具有很强的鲁棒性,从而进一步提高系统响应速度和控制精度。最后通过仿真和实物验证,控制精度稳定在1μm范围内,并与其他控制方案相比,验证了所提方法的准确性和有效性。

摘要：针对一类含非参数不确定的受限非线性系统,提出一种新的自适应迭代学习控制算法.该算法利用神经网络(neural network)逼近系统中的非参数不确定性,神经网络的权值通过迭代轴上的自适应算法进行更新.控制器设计补偿项对神经网络逼近误差上界进行估计以此消除其影响.采用一种新的障碍李雅普诺夫函数(barrier Lyapunov functions)并与组合能量函数(composite energy function)方法相结合,当系统中同时存在非参数不确定性,随机初始误差,及非严格重复外部扰动时,能够保证系统同时满足输入和状态受限要求.将所提出的算法应用于高速列车运行控制系统,仿真结果验证了算法的有效性.

摘要：通过对系统中的不确定参数建立迭代域上的二阶内模来研究一类非线性连续时间系统的非严格重复性,并依照内模原理提出了两种基于二阶内模的参数迭代学习控制器:二阶迭代学习控制器和平行迭代学习控制器.本文分别使用不同的Lyapunov函数,证明了两种控制器在各自的可行范围内都可以保证系统的跟踪误差收敛.通过对这两种学习机制的比较分析,说明了平行迭代学习控制设计的合理性.两个数值仿真不仅证实了两种算法的有效性,也展示了平行迭代学习控制器更好的收敛特性.

摘要：将单入单出非线性离散时间系统的非参数模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中。设计是无模型的,是直接基于称为伪偏导数的向量,此伪偏导数是通过一种新型参数估计算法,根据系统的输入输出信息在线导出的。仿真实验证明了该方法对具有不确知动态的非线性系统的有效性和稳定性。

摘要：以一般离散时间非线性系统为研究对象,提出一类基于数据驱动的控制器设计及其参数整定方法.方法首先依据非参数时变动态线性化定理提出3种控制器结构,再采用迭代反馈整定方法(IFT)优化其控制器参数,从根本上解决了IFT方法给定控制器结构时存在的盲目性.最后将该方法与另外两种数据驱动控制方法—无模型自适应控制(MFAC)和IFT方法进行比较研究,结果表明方法是有效的.

摘要：针对二维直线电机轮廓误差易受跟踪误差影响和复杂系统不易控制的问题,提出一种实时轮廓误差估计(CEE)和无模型自适应控制(MFAC)相结合的改进交叉耦合控制(CCC)策略。实时CEE依据当前实际位置信息和坐标变换思想,可以准确确定规则轮廓的轮廓误差点,得到轮廓误差真实值,避免受跟踪误差的影响。同时,对于单轴误差控制,依据系统的输入输出数据,设计出MFAC算法,避免对精准数学模型的依赖。仿真和实验结果表明,所提出的方法提高了系统的轮廓精度,降低了控制难度,验证了所提方法的正确性和有效性。

摘要：直线超声电机系统具有明显的非线性和时变性,在运行过程中,跟踪误差、机械延迟等因素对其位置跟踪精度会产生较大影响,且难以控制。针对一维直线超声电机位置控制问题,将无模型自适应控制仅需受控系统的输入输出数据便能实现自适应控制的特点与多步预测控制预测阶数大、预测准确性高的特点相结合,设计了一种无模型自适应多步预测控制器,并证明了该方法的稳定性和收敛性。同时,针对直线超声电机运行过程具有非线性特征、无法精确获得其实际控制模型的问题,建立了直线超声电机的等效电路模型。最后,对基于无模型自适应多步预测控制方法的直线超声电机位置控制进行了仿真分析。理论证明及仿真分析结果表明,该方法可有效实现直线超声电机位置控制。

摘要：为给渤海海峡跨海通道规划与建设提供可视化的三维地形模型,分析渤海海峡跨海通道的线位规划,确定跨海通道沿线地形建模范围。采用ASTER GDEM数据作为渤海海峡地形数据源,并将其转换成DED格式的数据,以适合Multi Gen Creator建模;随后分析Creator中Open Flight数据结构、LOD技术和Delaunay三角形面构建方法等关键技术;最后,对渤海海峡跨海通道三维地形模型系统进行总体结构设计及建模流程设计,成功构建了视觉效果较好的三维地形,给出了沿线部分地形的可视化模型,为渤海海峡跨海通道规划奠定了良好的基础。