高效優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制算法的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、迭代學(xué)習(xí)控制算法針對(duì)具有重復(fù)性和周期性運(yùn)動(dòng)特征的控制對(duì)象，解決對(duì)期望軌跡完全跟蹤的問(wèn)題。它采用系統(tǒng)的實(shí)際輸出和系統(tǒng)的期望輸出的偏差，對(duì)系統(tǒng)的控制輸入進(jìn)行調(diào)節(jié)，使得系統(tǒng)的跟蹤性能得以提高，達(dá)到跟蹤期望軌跡的目的。在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，具有重復(fù)性和周期性特點(diǎn)的生產(chǎn)過(guò)程是屢見不鮮的，因此迭代學(xué)習(xí)控制作為可以解決此類問(wèn)題的一種先進(jìn)的控制方法，得到廣泛的重視和快速的發(fā)展，現(xiàn)已成為現(xiàn)代工業(yè)控制技術(shù)中的重要控制方法之一。
　　早期迭代學(xué)習(xí)控制算法的

2、收斂速度較慢，應(yīng)用范圍較窄。本文針對(duì)高效快速的優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制算法進(jìn)行研究，主要通過(guò)優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制算法的學(xué)習(xí)率，實(shí)現(xiàn)對(duì)迭代學(xué)習(xí)控制算法收斂速度的提高。首先，采用模糊控制的方法對(duì)PD型迭代學(xué)習(xí)控制算法進(jìn)行優(yōu)化。其次，基于智能算法求解優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)對(duì)迭代學(xué)習(xí)控制算法進(jìn)行優(yōu)化的目的。主要工作可以分為：基于克隆選擇算法提出帶干擾的基于克隆選擇算法的迭代學(xué)習(xí)控制優(yōu)化算法；基于時(shí)間序列分析提出DTW迭代學(xué)習(xí)控制優(yōu)化算法，并將DTW-ILC

3、算法用于農(nóng)業(yè)灌溉水的預(yù)測(cè)控制方面；為了進(jìn)一步提高DTW-ILC算法的收斂速度，提出提前終止的DTW-ILC算法。最后，在研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在實(shí)施控制的過(guò)程數(shù)據(jù)經(jīng)常產(chǎn)生傳遞，如果操作不當(dāng)總會(huì)發(fā)生丟失的現(xiàn)象。因此基于 P型迭代學(xué)習(xí)控制算法，考慮發(fā)生數(shù)據(jù)丟失情況的P型迭代學(xué)習(xí)控制算法的收斂性問(wèn)題。主要研究工作如下：
　?。?）針對(duì)系統(tǒng)存在不確定性情況，當(dāng)系統(tǒng)為相對(duì)階大于1的嚴(yán)格正則系統(tǒng)時(shí)候迭代學(xué)習(xí)控制算法的收斂性問(wèn)題，提出基于模糊控制的

4、加權(quán)PD型迭代學(xué)習(xí)控制算法，不僅保證算法收斂性，而且使得算法收斂速度得到提高。
　　（2）針對(duì)克隆選擇算法進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用于優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制，通過(guò)克隆選擇算法求解迭代學(xué)習(xí)控制中的優(yōu)化問(wèn)題，并且考慮系統(tǒng)存在干擾信號(hào)，提出帶隨機(jī)干擾的基于克隆選擇算法的優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制算法。通過(guò)嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明，證明了帶隨機(jī)干擾的基于克隆選擇算法的優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制算法的收斂性。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證帶隨機(jī)干擾的基于克隆選擇算法的優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制算法不僅保證算

5、法的收斂速度得到提高，而且解決算法中模型的不確定性問(wèn)題。
　?。?）針對(duì)如何高效優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制算法學(xué)習(xí)效率的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)對(duì)迭代學(xué)習(xí)控制算法的收斂速度提高的目標(biāo)。采用時(shí)間序列相似性度量方法求解迭代學(xué)習(xí)控制算法中的優(yōu)化問(wèn)題，提出一種基于時(shí)間序列理論的快速迭代學(xué)習(xí)控制算法。通過(guò)求解迭代學(xué)習(xí)控制算法中的優(yōu)化問(wèn)題，使得構(gòu)建的迭代學(xué)習(xí)控制算法具有模型自修正功能，由此減小算法對(duì)系統(tǒng)模型的依賴程度，并對(duì)算法進(jìn)行收斂性、有效性分析，完成相應(yīng)的理論證

6、明。根據(jù)DTW-ILC控制方法的思想，先計(jì)算出灌溉用水，將其存放在灌溉池中，再根據(jù)實(shí)際農(nóng)業(yè)灌溉用水量進(jìn)行灌溉，反復(fù)用計(jì)算出來(lái)的灌溉池儲(chǔ)水量逼近實(shí)際用水量，達(dá)到修正系統(tǒng)參考模型的作用，同時(shí)將下次灌溉的用水量存儲(chǔ)在蓄水池中，可以很好地預(yù)防干旱帶來(lái)的無(wú)水灌溉的問(wèn)題。仿真結(jié)果表明經(jīng)過(guò)幾次蓄水灌溉的過(guò)程可以很好地跟蹤農(nóng)業(yè)灌溉的實(shí)際用水量，提前作好蓄水池的蓄水工作，需要灌溉時(shí)有適當(dāng)?shù)墓喔扔盟?，減少浪費(fèi)，最終達(dá)到節(jié)水目的。
　?。?）針對(duì)如何進(jìn)

7、一步高效的優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制算法的學(xué)習(xí)效率，進(jìn)一步提高迭代學(xué)習(xí)控制算法的收斂速度，針對(duì)提出的DTW-ILC算法展開研究，提出提前終止的DTW-ILC算法（EADTW-ILC）。在求解迭代學(xué)習(xí)控制算法的優(yōu)化問(wèn)題過(guò)程中，通過(guò)設(shè)定閾值的方法，當(dāng)求出最優(yōu)解大于閾值時(shí)，終止求解過(guò)程節(jié)省算法的計(jì)算時(shí)間，達(dá)到提高算法收斂速度的目的。并將構(gòu)建的算法運(yùn)用于除冰機(jī)器人機(jī)械手臂的運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤，進(jìn)一步證明提出算法的實(shí)用性。
　?。?）針對(duì)控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳遞過(guò)