迭代學習控制在網(wǎng)絡控制系統(tǒng)中的應用.pdf

1、迭代學習控制(iterative learning control，ILC)適用于有限時間區(qū)間上具有某種重復運動性質(zhì)的被控對象，該控制方法在傳統(tǒng)的點對點控制系統(tǒng)中已得到廣泛應用并逐漸被網(wǎng)絡控制系統(tǒng)(networked control systems，NCSs)所采用。ILC不依賴系統(tǒng)精確的數(shù)學模型，只需要較少的先驗知識就可利用簡單的算法實現(xiàn)軌跡跟蹤任務。本文主要針對網(wǎng)絡控制系統(tǒng)中存在數(shù)據(jù)丟失情況下的迭代學習控制算法進行研究。論文主要研究

2、內(nèi)容如下：
　　首先，針對網(wǎng)絡控制系統(tǒng)中數(shù)據(jù)傳輸過程進行數(shù)學建模。將數(shù)據(jù)丟失現(xiàn)象描述為一個概率已知的隨機Bernoulli過程，并考慮了測量信號與控制信號數(shù)據(jù)丟失同時存在的情況，且控制器與執(zhí)行器的數(shù)據(jù)接收端均采用零階保持方法來補償丟失數(shù)據(jù)。
　　其次，針對網(wǎng)絡控制系統(tǒng)中一類非線性離散被控對象，提出了PD型開環(huán)迭代學習控制算法，利用經(jīng)典迭代學習控制算法的前饋特性實現(xiàn)對控制信號的提前修正。該算法采用誤差信號的比例項與微分項對當前