非線性高階系統(tǒng)的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制.pdf

1、迭代學(xué)習(xí)控制是一種有效地處理重復(fù)性跟蹤控制問(wèn)題或周期性干擾控制問(wèn)題的控制方法,傳統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)的基本方法是:基于上次迭代時(shí)的輸入信息和輸出誤差的PID 校正項(xiàng)，獲得本次迭代的控制輸入，經(jīng)過(guò)若干次迭代,以期達(dá)到在給定的時(shí)間區(qū)間上實(shí)現(xiàn)被控對(duì)象以較高精度跟蹤給定的(或不變)目標(biāo)軌線,但現(xiàn)有的方法存在很大的缺陷,如要求非線性項(xiàng)滿足李普希茨連續(xù)性,控制律的收斂性分析依賴于實(shí)際上是未知的理想輸入,初值重置問(wèn)題等,由于自適應(yīng)控制在非線性不確定系統(tǒng)中的成功

2、應(yīng)用, 當(dāng)被控對(duì)象含有混雜參數(shù)（時(shí)變參數(shù)和時(shí)不變參數(shù)）或迭代學(xué)習(xí)控制律的增益系數(shù)是時(shí)變以及目標(biāo)軌線發(fā)生變化時(shí),如何充分利用系統(tǒng)的先驗(yàn)信息,用自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)迭代學(xué)習(xí)控制律,這是一個(gè)值得研究的新課題。 自適應(yīng)控制通過(guò)引進(jìn)參數(shù)自適應(yīng)機(jī)制,在常參數(shù)不確定性存在的情況下,自適應(yīng)控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)跟蹤誤差漸近收斂于零。直到如今,沒(méi)有自適應(yīng)控制算法能夠解決任意快并且非零變化的未知參數(shù)不確定性問(wèn)題。 非線性系統(tǒng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)的Backst

3、epping 設(shè)計(jì)是基于控制李亞普諾夫函數(shù)的理論,是一種構(gòu)造性控制方法,它克服了相對(duì)度為1的限制，能夠處理不匹配的不確定性，所以能夠?qū)ο到y(tǒng)的收斂性進(jìn)行嚴(yán)密地分析，但是,它很難應(yīng)用到時(shí)變參數(shù)不確定性的系統(tǒng)中。 本文基于Lyapunov 穩(wěn)定性理論(復(fù)合能量函數(shù)方法)，結(jié)合本質(zhì)非線性系統(tǒng)的Backstepping 設(shè)計(jì)方法,利用自適應(yīng)控制理論設(shè)計(jì)迭代學(xué)習(xí)控制，這些方法克服了傳統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制的許多缺陷,放松了傳統(tǒng)算法的一些限制性假設(shè),

4、主要工作包括以下幾個(gè)方面：第一，針對(duì)一類含有時(shí)變和時(shí)不變參數(shù)的一類非線性系統(tǒng)，結(jié)合Backstepping 方法，提出了一種新的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制方法，該方法由微分-差分型自適應(yīng)律和學(xué)習(xí)控制律組成，保證對(duì)非一致目標(biāo)的跟蹤誤差平方在一個(gè)有限區(qū)間上的積分漸近收斂于零，克服了傳統(tǒng)的ILC 的對(duì)目標(biāo)軌線限制，可以跟蹤非一致目標(biāo)軌線。通過(guò)構(gòu)造復(fù)合能量函數(shù)，給出了閉環(huán)系統(tǒng)收斂的一個(gè)充分條件；第二,針對(duì)含有時(shí)變未知參數(shù)的高階非線性系統(tǒng), 利用反饋線性

5、化,提出了一種新的自適應(yīng)重復(fù)控制方法，該方法可以處理參數(shù)在一個(gè)未知緊集內(nèi)周期性快時(shí)變的非線性系統(tǒng),通過(guò)引進(jìn)參數(shù)周期自適應(yīng)律,設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)控制策略，使跟蹤誤差在誤差平方范數(shù)意義下漸近收斂于零，通過(guò)構(gòu)造復(fù)合能量函數(shù),給出了閉環(huán)系統(tǒng)收斂的一個(gè)充分條件,第三,針對(duì)含有時(shí)變和時(shí)不變未知參數(shù)的一類非線性系統(tǒng),結(jié)合Backstepping 方法,提出了一種新的混合自適應(yīng)重復(fù)學(xué)習(xí)控制方法,該方法可以處理參數(shù)在一個(gè)未知緊集內(nèi)周期性快時(shí)變的非線性系統(tǒng)，