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文檔簡(jiǎn)介
1、學(xué)習(xí)控制是智能控制理論的一個(gè)重要分支,因其簡(jiǎn)單有效,特別是與自適應(yīng)控制理論的結(jié)合,形成的自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制倍受研究人員的關(guān)注。非線性分布時(shí)滯系統(tǒng)和具有未知控制方向非線性系統(tǒng)已經(jīng)成為控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題。因此,如何有效結(jié)合自適應(yīng)學(xué)習(xí)控制與Nussbaum增益技術(shù),來(lái)處理控制方向未知與分布時(shí)滯系統(tǒng)的學(xué)習(xí)控制問題是值得研究的課題。
本文利用自適應(yīng)理論設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)控制律,結(jié)合Lyapunov穩(wěn)定性理論,分別設(shè)計(jì)和分析非線性參數(shù)化不確定性系統(tǒng)
2、與反饋系統(tǒng)的非一致目標(biāo)跟蹤問題的新算法。主要內(nèi)容概括如下:
第一,研究含有未知控制方向和分布時(shí)變時(shí)滯的非線性參數(shù)化不確定性非線性系統(tǒng),提出了一種新的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制(Adaptive Iterative Learning Control簡(jiǎn)稱AILC)方法,并將結(jié)果推廣到高階系統(tǒng)中。利用Nussbaum函數(shù)探測(cè)系統(tǒng)中不確定的控制方向。通過(guò)構(gòu)造Lyapunov-Krasovskii型復(fù)合能量函數(shù),證明了閉環(huán)系統(tǒng)跟蹤誤差的收斂性與
3、所有信號(hào)的有界性。
第二,進(jìn)一步地將上述方法推廣到含有周期分布時(shí)變時(shí)滯的非線性參數(shù)化不確定性系統(tǒng)在無(wú)限時(shí)間區(qū)間上的跟蹤控制問題中。提出了一種自適應(yīng)重復(fù)學(xué)習(xí)控制(Adaptive Repetitive Learning Control簡(jiǎn)稱ARLC)方法。分析過(guò)程中,通過(guò)微分-差分參數(shù)自適應(yīng)律設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)控制策略,實(shí)現(xiàn)跟蹤誤差的平方在一個(gè)周期上的積分漸近收斂于零,并且保證閉環(huán)系統(tǒng)所有信號(hào)的有界性。
第三,針對(duì)具有未知
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