工业过程抗非重复性干扰改进的迭代学习控制.pdf

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1、工业过程抗非重复性干扰改进的迭代学习控制陈铁军，等ImprovedIterativeLearningControlforResistingtheNon—repetitiveDisturbanceinIndustrialProcess酰芎失事罄弱(郑州大学电气工程学院，河南郑州450001)摘要：对于实际工业过程系统中存在的非重复性干扰，传统的PD型迭代学习控制不能很好地加以抑制。为此，提出加权PD型指数变增益加速闭环迭代学习控制算法。通过采集非重复性扰动信号，将其转化为设定值阶跃变化的序列，并采用改进的加权PD型指数变增益闭环算法，消除非重复性十扰，从而获得更为理想的

2、系统输出，使控制系统的动态性能得到改善。算法研究表明，当迭代次数趋于无穷时，跟踪误差一致收敛到零。系统仿真验证了所提控制算法的有效性。关键词：非重复性干扰非线性鲁棒性Matlab控制精度中图分类号：TP273+．2文献标志码：AAbstract：Non—repetitivedisturbancesoftenexistinpracticalindustrialprocesssystems，whiletraditionalPD—typeiterativelearningcontrolcannotrestrainthesewell．Thustheiterativelearn

3、ingcontrolalgorithmwithweightedPD·typeexponentialvariablegainclosed-loopisproposed．ThroughcoUectingnon·repetitivedisturbancesignalsandconvertingtheseintothesequenceofstepchangeofset-point．andadoptingimprovedweightedPD·typeexponentialvariablegainclosed-loopalgorithm。non—repetitivedisturb

4、ancesareeliminatedtoobtainidealsystemoutputandbetterdynamicperformanceofthecontrolsystem．TheverificationofconvergenceprovesthatthetrackingeFl'orconvergestozerowhentheiterationgoestowardstoinfinite．Thesystemsimulationhasprovedtheeffectivenessofthep,opo“lcontrolalgorithm．Keywords：Non·repe

5、titivedisturbanceNonlinearRobustnessMadabControlaccuracy0引言迭代学习控制是一种具有学习记忆功能的高级智能控制方法⋯。它利用系统先前的控制经验和输出误差来修正当前的控制精度，使得系统控制精度在有限时间间隔内不断改善，达到系统输出收敛于期望值的目的。但传统的迭代学习控制不能很好地抑制实际系统中存在的非重复性干扰。西安交通大学万百五教授带领的课题组研究形成了较为系统的工业过程稳态优化递阶控制理论体系拉。1。之后针对一类非线性时变系统业界提出了一种开、闭环PD型迭代学习控制律，有效地弥补了单一比例调节或者单一微分控制的

6、不足呤“1。针对工业系统中扰动对系统输出的影响，相关研究人员又提出了加权PD型开、闭环迭代学习控制算法。川。本文对PD型迭代学习控制算法进行了改进¨’71，国家自然科学基金资助项目(编号：60974005)；教育部博士学科点专项科研基金资助项目(编号：20094101120008)。修改稿收到日期：2011—01—17。第一作者陈铁军，男，1954年生，1989年毕业于西安交通大学自动控制专业，获博士学位，教授；主要从事复杂系统控制理论与技术方面的研究。《自动化仪表》第32卷第12期2011年12月提出了加权PD型指数变增益加速闭环迭代学习控制算法哺’10。。同时，研

7、究了一类针对非重复性扰动的非线性系统在该控制律作用下的迭代轨迹收敛性和收敛条件，证明了在改进学习律的控制下干扰有界时系统跟踪误差有界收敛，系统学习速度得到很大提高。1算法及收敛性分析1．1研究对象以非线性工业过程控制系统为对象，研究存在非重复扰动时，基于加权PD型指数变增益迭代学习控制算法对系统实施迭代控制。迭代学习控制结构如图l所示。扰动值设定层卜—1弧塑鋈釜垂酬堂fLn磊磊i卤二+I传耄誓戢图1迭代学习控制结构Fig．1Structureofiterativelearningcontrol设被控对象表达式为式(1)所示的具有一般形式的非线性系统状