浅析一类非线性时滞系统的迭代学习控制算法研究

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1、大连理工大学硕士学位论文一类非线性时滞系统的迭代学习控制算法研究姓名：李锐申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：邵诚20051218大连理工大学硕士学位论文摘要迭代学习控制是近二十年来发展起来的一种新的智能控制方法。在实际工业过程控制中，很多复杂工业过程都具有某种可重复的特性。迭代学习控制就是根据工业对象的这种特性，利用系统先前的控制经验和输出误差来修正当前的控制信息，使系统输出尽可能收敛于期望值；它是一种离线的学习过程，不依赖于动态系统的精确数学模型(无需辨识系统的参数，属于基于品质的自学习控制)；能以非常简单的方式

2、处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，适应性强，易于实现；受到了控制界的广泛关注。实际的控制系统都是非线性系统，完全线性的系统是不存在的。因为组成控制系统的组件其静态特性都存在着不同程度的非线性。严格来说，非线性系统才是最一般的系统。而线性系统只是其中的特殊情况，因而研究非线性系统更能发掘自然界的本质。在各种实际系统中，由于系统变量的测量，设备的物理性质和物质及信号的传递等因素的存在，时滞现象普遍存在。由于时滞的存在，往往使系统的性能指标下降，甚至造成系统的不稳定，因此，对于时滞系统的研究，越来越引起人们的注意

3、，对此类问题的研究具有较强的理论和实践意义。但对时滞系统的研究，不论从数学理论上还是工程实际中，都是非常困难的。目前该领域的理论研究中仍有许多问题尚待解决。本文针对一类具有非线性、时滞的系统，提出了考虑初始条件不确定性的鲁棒PD型迭代学习控制算法。该算法不仅考虑了系统前馈和实时反馈的影响，而且能够对初始偏差进行修正，论文给出了这类系统的输出极限轨迹，以及迭代输出收敛于该极限轨迹的较弱的充分条件，并可将初始条件放宽为任意可达的、具有可重复性的初始状态函数。最后本文给出了算法的鲁捧收敛性证明，仿真例子进一步验证了该算法的有效性。关键词：

4、初始状态；鲁棒收敛·I生；迭代学习控制；时滞：非线性系统大连理工大学硕士学位论文InvestigationofIterativeLearningControlAlgorithmforaClassofNonlinearTime—delaySystemsAbstraotIterafivelearningcontr01(ILC)iSanewintelligentcontr01methodinthesetwodecades．Inindustrialprocesscontrol，mostcomplexindustrialprocesshass

5、omerepeatableproperties．Basedontheseproperties，ILCusespreviouscontrolexperienceandoutputerrortomodifythecurrentcontrolinformationSOastomakesystemoutputconvergeexpectingoutputaSsoonaspossible．ILCiSalloff-linelearningprocesswhichdoesn’tdependon也eaccuratemathematicalmodel

6、ofdynamicsystems(ILCisaself-studymethodbasedonthequalitywhichneedn’ttoidentifysystemparameters．)．ILCCandealwithdynamicsystems谢血hi曲uncertaintyinsimplemode，andneedlesspreviousknowledgeandlesscalculation，besides，ILChavehighadaptabilityandrealizeeasily．Soitisappliedwidelyi

7、ncontrolprocess．Allpracticalcontrolsystemsarenonlinear，SOtheabsolutelinearsystemsdon’texist．Becausestaticcharacteristicsofcontrolsystemcomponentshavenonlinearwithdifferentdegree，theordinarysystemsareallnonlinearsystems．Linearsystemisextremesituation，SOt11eresearchofnon

8、linearsystemscandiscoveressenceofnatureaswellaspossible．InalIpracticalprocesses．phenomenaoftime．delayexistwidely．Beca