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1、迭代學(xué)習(xí)控制針對(duì)具有重復(fù)運(yùn)行性質(zhì)的被控對(duì)象,利用對(duì)象以前運(yùn)行的信息,通過迭代方式修正控制信號(hào),實(shí)現(xiàn)在有限時(shí)間區(qū)間上的高精度跟蹤任務(wù)。經(jīng)典PID(Propo-rtional Integration Differential)型迭代學(xué)習(xí)控制以其簡(jiǎn)單的算法形式和精確的跟蹤效果引人注目,但也存在著學(xué)習(xí)增益選擇盲目和算法收斂速度慢的缺陷。而對(duì)于實(shí)際的控制系統(tǒng)而言,這兩個(gè)問題都必須很好地解決。在本文中,主要對(duì)迭代學(xué)習(xí)控制算法進(jìn)行研究,并將研究成果應(yīng)
2、用于機(jī)器人控制中。論文的主要內(nèi)容如下:
(1)介紹了迭代學(xué)習(xí)控制和機(jī)器人的基本知識(shí)以及一些常用的迭代學(xué)習(xí)控制算法,并分析了各類算法中存在的問題。
(2)重點(diǎn)研究了迭代學(xué)習(xí)算法的收斂速度。1)針對(duì)線性連續(xù)系統(tǒng),引入2-D(2-dimensions)系統(tǒng)理論,運(yùn)用D(Differential)型開閉環(huán)迭代學(xué)習(xí)控制算法進(jìn)行控制,并以譜半徑形式給出了保證算法收斂的充分必要條件。通過與D型開環(huán)迭代學(xué)習(xí)控制算法的仿真比較,證明了
3、算法在提高控制系統(tǒng)收斂速度上有明顯優(yōu)勢(shì)。2)結(jié)合模糊控制技術(shù)用于學(xué)習(xí)控制,提出一種改進(jìn)的模糊增益PD(Proportional Differential)型迭代學(xué)習(xí)控制算法,并針對(duì)一個(gè)單臂機(jī)械手模型,分別采用普通PD型迭代學(xué)習(xí)算法和模糊增益PD型迭代學(xué)習(xí)算法進(jìn)行控制,仿真結(jié)果表明采用本文提出的算法收斂速度更快。
(3)迭代學(xué)習(xí)控制在機(jī)器人中的應(yīng)用。針對(duì)一個(gè)2自由度剛性機(jī)器人,分別運(yùn)用普通PD型迭代學(xué)習(xí)算法與本文提出的模糊增益P
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