時滯系統(tǒng)的迭代學習控制.pdf

1、時滯作為控制系統(tǒng)中普遍存在的一種現(xiàn)象，是由于信息的傳遞、測量等因素所導致的時間延遲而產(chǎn)生的，并且時滯特性常常會對控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性及系統(tǒng)性能指標產(chǎn)生嚴重影響，所以研究時滯系統(tǒng)的控制問題具有重要的理論意義和應用價值。 迭代學習控制理論針對具有重復運動性質的被控對象，通過對被控對象進行控制嘗試，以輸出軌跡與期望軌跡的偏差來修正不理想的控制信號，產(chǎn)生新的控制信號，使得系統(tǒng)的跟蹤性能得以提高，最終獲得滿意的跟蹤效果。因此，將迭代學習控制作

2、為解決時滯系統(tǒng)控制問題的方法是可行的。本文針對一類具有相對階的時滯系統(tǒng)，討論了幾種形式的迭代學習控制算法，給出其中幾種學習系統(tǒng)的輸出極限軌跡，以及這幾類學習系統(tǒng)的輸出收斂時的充分條件。本文主要研究內容如下： (1)討論具有相對階和初始修正的時滯系統(tǒng)迭代學習控制算法，并給出這類學習系統(tǒng)的輸出極限軌跡。理論分析與仿真結果表明，該學習算法可以在指定時刻之后實現(xiàn)對給定期望軌跡的完全跟蹤。 (2)探討具有相對階的非線性時滯系統(tǒng)閉環(huán)