广义系统的迭代学习控制算法研究

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1、硕士学位论文广义系统的迭代学习控制算法研究作者姓名罗彦博学科专业系统工程指导教师田森平教授所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2016年6月ResearchonIterativeLearningControlAlgorithmsforSingularSystemsADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LuoYanboSupervisor：Prof.TianSenpingSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou

2、,China分类号：TP273学校代号：10561学号：201320112514华南理工大学硕士学位论文广义系统的迭代学习控制算法研究作者姓名：罗彦博指导教师姓名、职称：田森平教授申请学位级别：工学硕士学科专业名称：系统工程研究方向：复杂系统控制、优化与管理论文提交日期：2016年6月15日论文答辩日期：2016年6月7日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：彭云建委员：邓飞其、田森平、岳喜顺、康文雄摘要迭代学习控制适用于具有重复运行特性的被控系统，特别是当系统非线性强，难以建模时，迭代学

3、习控制具有一定的优越性，经过三十多年的发展，迭代学习控制在理论与应用上都取得了丰硕的研究成果。广义系统是一类具有广泛应用背景的动力系统，其模型存在诸多领域中，如电力系统、经济系统等等，较常义系统而言，广义系统的形式更一般化，在结构性质上与常义系统也有所不同。然而，在现有的关于迭代学习控制的研究成果中，大多都是以常义系统为研究对象，关于广义系统的迭代学习控制的研究相对比较少。因此，本文对广义系统迭代学习控制的研究有一定的意义，并做了以下几个方面的工作。(1)研究了一类线性定常广义系统在每次运行时初始状态与期望值有固定偏差

4、情况下的输出收敛性问题，提出了一种闭环D型迭代学习律，证明了在所给的收敛条件下，系统的实际输出一致收敛于期望轨迹的一个邻域。(2)研究了一类线性定常广义系统的初值问题，采用一种对初始状态和控制输入同时进行学习的策略，在理论上证明了系统在给定的学习律下，实际输出能够对期望轨迹实现完全跟踪，最后通过数值仿真验证了初始状态和输入控制同时迭代学习的有效性。(3)借助广义系统的一种受限等价形式，研究了一类离散广义系统在迭代学习控制下的状态跟踪问题，提出了一种闭环超前型学习算法，在理论上证明了该算法的收敛性以及实际状态能够对期望状

5、态进行完全跟踪，最后通过数值仿真验证了算法的有效性。(4)针对一类具有状态多时滞的线性广义系统，提出了一种闭环PD型迭代学习控制算法，给出了该闭环PD型迭代学习控制算法的收敛条件，并在理论上完整分析了在该算法的作用下系统实际的状态和输出一致收敛于理想的状态和输出。(5)针对一类有状态扰动的非线性广义系统，研究了其在给定学习律下系统输出的鲁棒性问题，证明了在扰动有界时，系统的输出误差一致有界，当扰动消除时，系统的输出能完全跟踪给定的期望轨迹。关键词：迭代学习控制；广义系统；初值问题；离散；时滞；鲁棒性IAbstractI

6、terativeLearningControl(ILC)issuitableforacontrolledsystemwithrepetitivemotion,particularlywhenthesystemisstronglynonlinearanddifficulttobuildamathematicalmodel,iterativelearningcontrolhascertainadvantages.theILChasachievedfruitfulresultsinboththeoryandapplicati

7、onwiththedevelopmentofmorethanthirtyyears.Singularsystemhasawideapplicationbackground,suchaspowersystems,economicsystems,etc.Comparedtothenormalsystem,theformofsingularsystemismoregeneralandtheessenceofsystemstructureisalsodifferent.While,existingresearchesofILC

8、aremostaimedatnormalsystem,thereareverylimitedstudiesonILCforsingularsystem.Therefore,thestudyofILCforsingularsysteminthispaperissignificant,andthemainworksareshownas