迭代學習控制的抗非重復(fù)性干擾研究.pdf

1、、、、一一、︸甘Jr尸一曰.工了z|一﹄0分類號UDC密級單位代碼迭代學習控制的抗非重復(fù)性干擾研究姜永寧指導(dǎo)教師徐進學職稱教授學位授予單位大連海事大學申請學位級別碩士學科與專業(yè)控制理論與控制工程論文完成日期2008年5月論文答辯日期2008年7月答辯委員會主席三食中文摘要摘要迭代學習控制(kerativeLeamingControl，簡稱ILC)是近二十年發(fā)展起來的一種新的智能控制方法。迭代學習控制就是根據(jù)工業(yè)過程的某種重復(fù)特性，利用系

2、統(tǒng)先前的控制經(jīng)驗和輸出誤差來修正當前的控制信息，使系統(tǒng)輸出盡可能收斂于期望值。但是實際系統(tǒng)中經(jīng)常存在非重復(fù)性干擾，傳統(tǒng)的迭代學習控制算法不能很好地對其加以抑制。本文通過對非重復(fù)性干擾的研究，建立了新的迭代學習控制算法來抑制非重復(fù)性干擾，并加以計算機仿真實驗，為進一步在實際裝置上實驗做了準備，拓寬了迭代學習控制的應(yīng)用領(lǐng)域，使迭代學習控制能更好地應(yīng)用于實際生產(chǎn)之中。本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:(l)介紹了迭代學習控制的基本描述，深入分析了

3、迭代學習控制的發(fā)展歷程、近年來國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題。(2)提出了迭代學習控制中基于超級向量法分析的一般性描述框架并介紹了kalman濾波的基本理論，理論上分析并得到了迭代域kalman濾波器的收斂條件。(3)介紹了內(nèi)模控制原理的基本描述及重要性質(zhì)，通過將內(nèi)模控制原理引入迭代學習控制迭代域的研究框架之中，推導(dǎo)出基于內(nèi)模控制原理的迭代學習控制框架，通過加入反饋濾波器，得到了魯棒性較好的高階迭代學習控制算法。(4)借鑒自適應(yīng)逆控制的基本