非脆弱迭代學習控制.pdf

1、學習是人類獲取知識的主要形式，是人類具有智能的顯著標志，是人類提高智能水平的基本途徑。因此，學習也是智能控制的重要屬性。對于一個系統(tǒng)而言，如果能對一個過程或環(huán)境的位置特征的固有信息進行學習，并將得到的經驗用于進一步的估計、分類、決策或控制，從而使系統(tǒng)的性能得到改善，那么就稱該系統(tǒng)為學習系統(tǒng)。具有學習功能的控制系統(tǒng)也稱為學習控制系統(tǒng)。迭代學習控制也是一種先進的控制方法，適用對象是諸如工業(yè)機器人那樣的具有重復運動性質的被控系統(tǒng)，它的目標是實

2、現有限區(qū)間上的完全跟蹤任務。但是在迭代學習過程中，學習控制器由于硬件、軟件等原因，存在著一定的控制器參數變化，出現不確定性。這種不確定性將導致閉環(huán)系統(tǒng)的性能下降，使得系統(tǒng)不能很好的跟蹤目標。然而對迭代學習控制器中含有的不確定性還很少有人研究。非脆弱控制是處理控制器中含有的不確定性的有效方法，其目的就是設計一個非脆弱控制器，使得閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定，并且滿足一定的性能，這就是本文的主要工作，具體如下： 研究了離散線性時變系統(tǒng)的非脆弱保性能

3、迭代學習控制及其優(yōu)化的問題?；诘蛐阅芎瘮岛途€性矩陣不等式方法，針對控制器具有加法不確定性和乘法不確定性兩種情況，給出了非脆弱保性能迭代學習控制器的設計方法及其優(yōu)化方法。 研究了離散線性時不變系統(tǒng)的魯棒非脆弱保性能迭代學習控制及其優(yōu)化的問題。同時考慮離散線性時不變系統(tǒng)參數的不確定性和學習控制器參數的不確定性，基于迭代域性能函數和線性矩陣不等式方法，針對控制器具有加法不確定性和乘法不確定性兩種情況，給出了魯棒非脆弱保性能迭代學