智能控制迭代学习控制
智能控制技术毕业论文【范本模板】
摘要：本文主要介绍了智能控制技术从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论的发展过程和主要方法，并介绍了智能控制在工业发展、机械制造、电力电子学研究领域中的应用.关键字：自动化智能控制应用随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段,这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
一、智能控制的发展过程从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论，经历了很长时间.四十年代到五十年代形成了经典控制理论。
经典控制理论中基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等图解解析设计方法，对于单输入—单输出系统极为有效，至今仍在广泛地应用。
但传递函数对处于系统内部的变量不便描述，对某些内部变量还不能描述，且忽略了初始条件的影响。
鼓传递函数描述不能包含系统的所有信息。
现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题，它对多变量有很强的描述和综合能力，其局限在于必须预先知道被空对象或过程的数学模型.智能控制是在经典和现代控制理论基础上进一步发展和提高的。
智能控制的提出，一方面是实现大规模复杂系统控制的需要；另一方面是现代计算机技术、人工智能和微电子学等学科的高度发展，给智能控制提供了实现的基础。
智能控制提供了一种新的控制方法,基本解决了非线性、大时滞、变结构、无精确数学模型对象的控制问题。
二、智能控制的主要方法通俗地讲,智能控制就是利用有关知识（方法）来控制对象，按一定要求达到预定目的。
智能控制为解决控制领域的难题，摆脱了经典和现代控制理论的困境，开辟了新的途径.智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等，以及常用优化算法有：遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1、模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础，以先验知识和专家经验作为控制规则。
迭代学习控制
迭代学习控制 1、前言迭代学习控制（Iterative Learning Control ，简称ILC ）是指不断重复一个同样的轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法[1]。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
最初的学习控制-迭代学习控制（ILC ），由日本学者首倡于1978年。
不像其他的的控制方法从线性受控对象起步，迭代学习控制开门见山就把非线性系统作为研究对象，且要在有限区间[0,T]上实现输出完全追踪的控制任务。
这里完全追踪（perfect tracking ）指系统的输出自始至终，无论是暂态还是稳态，都和目标轨道保持一致。
显然，迭代学习控制的起点要比其它控制方法高出一截可是，从二十年的发展历程看，起点过高也有不利的一面：发展空间不足以及难以和主流控制方法相融合。
而事实上，只要任务是可重复的，或系统干扰是周期性的，都可用ILC 来解决实际问题。
从迭代学习控制方法的产生至今已有二十多年的历史它已经发展成为智能控制领域的一个新的发展方向，它的研究对那些有着非线性、强耦合、难以建模以及高精度轨迹控制的问题有非常重要的意义。
迭代学习控制适用于具有重复运动性质的被控系统，它的目标是实现有线区间上的完全跟踪任务。
它通过对被控系统进行控制尝试，以输出信号与给定目标的偏差修正不理想的控制信号，使得系统的跟踪性能得以提高。
迭代学习控制的研究对具有较强的非线性耦合、较高的位置重复精度、难以建模和高精度轨迹跟踪控制要求的动力学系统有着非常重要的意义。
智能控制的学习心得与体会及展望
智能控制的学习心得与体会及展望智能控制是一门涉及机器学习和控制理论的交叉学科，通过采集和分析数据，利用自适应算法来实现系统的智能控制和优化。
在学习过程中，我深入了解了智能控制的原理和应用，并通过实践项目了解了其在实际工程中的应用。
在这篇文章中，我将分享我的学习心得与体会，并对智能控制的未来发展进行展望。
首先，在学习智能控制的过程中，我深刻体会到智能控制与传统控制的不同之处。
传统的控制方法往往需要根据系统的数学模型设计控制器，然后通过调试参数来实现控制。
而智能控制则是基于数据驱动的，通过数据分析和机器学习算法来自动调节和优化控制器。
这使得智能控制具有更强的适应性和鲁棒性，在复杂的环境中能够实现更优秀的控制效果。
其次，在实践项目中，我意识到了智能控制的巨大潜力和应用范围。
例如，在智能电网中，可以利用智能控制来优化电力的分配和调度，提高能源利用率和降低能源损耗；在智能交通系统中，可以利用智能控制来优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵和排放污染。
智能控制在各个领域都有着广泛的应用，可以为人们的生活带来更大的便利和效益。
然后，在学习过程中，我也深入了解了智能控制的一些关键技术和算法。
例如，神经网络算法在智能控制中有着重要的应用，它可以通过训练神经网络模型来实现自适应控制和优化。
遗传算法也是智能控制的重要技术之一，它模拟了生物进化的过程，通过选择和交叉等操作来优化控制器的参数。
同时，强化学习算法也可以用于智能控制，它通过试错和奖励机制来优化控制策略。
这些算法的应用使得智能控制具有了更强的学习能力和适应性。
最后，我对智能控制的未来发展充满了期待。
随着人工智能技术的不断发展和应用，智能控制将会在各个领域得到更广泛的应用。
例如，在机器人控制中，智能控制可以帮助机器人更好地适应复杂环境和任务需求；在工业自动化中，智能控制可以实现生产线的自动优化和调度，提高生产效率和质量。
同时，智能控制也将与其他技术进行更深入的结合，例如与大数据和云计算等技术结合，实现更智能和高效的控制。
智能控制技术毕业论文【范本模板】
摘要：本文主要介绍了智能控制技术从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论的发展过程和主要方法，并介绍了智能控制在工业发展、机械制造、电力电子学研究领域中的应用.关键字：自动化智能控制应用随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段,这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
一、智能控制的发展过程从经典控制理论、现代控制理论发展到今天的智能控制理论，经历了很长时间.四十年代到五十年代形成了经典控制理论。
经典控制理论中基于传递函数建立起来的如频率特性、根轨迹等图解解析设计方法，对于单输入—单输出系统极为有效，至今仍在广泛地应用。
但传递函数对处于系统内部的变量不便描述，对某些内部变量还不能描述，且忽略了初始条件的影响。
鼓传递函数描述不能包含系统的所有信息。
现代控制理论主要研究具有高性能、高精度的多变量变参数系统的最优控制问题，它对多变量有很强的描述和综合能力，其局限在于必须预先知道被空对象或过程的数学模型.智能控制是在经典和现代控制理论基础上进一步发展和提高的。
智能控制的提出，一方面是实现大规模复杂系统控制的需要；另一方面是现代计算机技术、人工智能和微电子学等学科的高度发展，给智能控制提供了实现的基础。
智能控制提供了一种新的控制方法,基本解决了非线性、大时滞、变结构、无精确数学模型对象的控制问题。
二、智能控制的主要方法通俗地讲,智能控制就是利用有关知识（方法）来控制对象，按一定要求达到预定目的。
智能控制为解决控制领域的难题，摆脱了经典和现代控制理论的困境，开辟了新的途径.智能控制技术的主要方法有模糊控制、基于知识的专家控制、神经网络控制和集成智能控制等，以及常用优化算法有：遗传算法、蚁群算法、免疫算法等。
1、模糊控制模糊控制以模糊集合、模糊语言变量、模糊推理为其理论基础，以先验知识和专家经验作为控制规则。
迭代学习控制
实际控制中存在一类轨迹跟踪问题，它的控制任务是寻找控制律 ut ，使得被控对象输出 yt在有限时间 0,T上沿着整个期望轨迹实现零
误差轨迹跟踪。这列跟踪问题是具有挑战性的控制问题。 人们在处理实际场合中的重复操作任务时，往往依据对象的可重复
动态行为与期望行为的差距来调整决策。通过重复操作，使得对象行 为与期望行为的配合达到要求。这时，衡量动态行为的指标是某种满 意指标。
由于迭代学习控制模拟了人脑学习和自我调节的功能，因而是一 种典型的智能控制方法[25]。经历了三十多年的发展，迭代学习控制 已成为智能控制中具有严格数学描述的一个分支。目前,迭代学习控制 在学习算法、收敛性、鲁棒性、学习速度及工程应用研究上取得了很 大的进展。
12.1 基本原理
设被控对象的动态过程为
➢ 电子商务消费者在网上进行交易时，同样享有获得公平交易条件的权利。
➢ 电子商务经营主体销售商品或者提供服务，应当保证商品或者服务的完整性，不 得将商品或者服务不合理拆分，不得另行收取不合理费用。
9.2电子商务消费者权利概述
➢9.2.2电子商务消费者权利Fra bibliotek➢ 4.求偿权
➢ 求偿权是指消费者因购买、使用商品或者接受服务受到人身、财产损害的，享有 依法获得赔偿的权利。
9.2电子商务消费者权利概述
➢9.2.2电子商务消费者权利
➢ 6.获取知识权
➢ 获取知识权是指消费者享有获得有关消费和消费者权益保护方面的知识的权利 ➢ 法律规定消费者享有获知权，一方面，通过各种措施促进电子商务及其他知识的
传播和普及，使消费者掌握所需商品或者服务的知识和使用技能，正确使用商品， 提高自我保护意识； ➢ 另一方面，督促经营者及时、客观、全面地披露有关商品、服务的信息。
迭代学习控制
基本原理
输入变量（控 制量）
输出变量 期望轨迹
误差
通过对被控系统进行控制尝试，以输出信号与给定目标的偏差修正不理想的控制信号， 使得系统的跟踪性能得以提高。新的控制量存入存储器，刷新旧控制量；在施加控制时，需从 存储器中取出控制量。可以看到迭代学习控制算法可利用的信息要多余常规的反馈控制算法。
目标
迭代学习神经网络对非线性系统的控制可 使未知的非线性特性能被线性参数化渐近 仿真模型描述出来。对照早期的全球网络 或本地网络，例如 RBF 神经网络在规定空 间内分布的神经元，给出了一个独立的神 经网络在时间轴上的轨迹。因而，通过迭 代学习控制，轨迹上的每一点的跟踪性能 通过多次跟踪相同轨迹能得到改善。且在 设计中，每一个本地神经系统网络的学习 是独立的。这种结构，使部分学习变成可 能。在很多情况中部分学习是非常有用的。
谢谢大家
应用效果
选取系统参数 m 10kg , l 2.5m, J m
4 1 ml 2 , s ml 。取系统输出为 y (t) x2 (2 sint) ，设理想输 3 5
PD 型 迭 代 学 习 控 制 律
出 为 yd (t) t t 2 ， 取 x1 (0) 0, x 2 (0) 0, u1 (t) 1 ， 选 取 开 闭 环
强化优势
针对粉碎机生产过程，分析了磨机生产工况变化造成的负荷特 性的非线性，提出将模糊控制与迭代学习控制相结合用于这一 生产过程的控制方法，它克服了常规PID控制中难以适应负荷 特性的非线性，不能及时克服系统扰动等缺陷。实验表明，系 统的稳态精度和动态性能都得到了改善。
在注塑机控 制中的应用
最优迭代学习控制应用于注塑机这样存在干扰和具有不确定初 始设定值的场合，可以使系统达到较好的鲁棒性，并且保证系 统的收敛性，从而使系统取得较好的效果。
如何使用伺服系统进行迭代学习控制
如何使用伺服系统进行迭代学习控制伺服系统迭代学习控制是一种广泛应用于自动化领域的控制方法，它能够有效地提高系统在不断变化的工作环境下的控制性能。
本文将介绍如何使用伺服系统进行迭代学习控制，以及该方法的优势和应用范围。
一、伺服系统概述伺服系统是一种能够根据输入信号对输出进行精确控制的系统，广泛应用于工业生产和机器人等领域。
伺服系统通常由位置传感器、执行器、控制器和反馈回路等组成，通过控制器对执行器施加控制，从而实现对位置、速度和力等参数的精确控制。
二、迭代学习控制原理迭代学习控制是一种通过对系统进行多次迭代学习，不断优化控制器参数的方法。
其基本原理是通过比较期望输出与实际输出之间的误差，不断调整控制器的参数，使系统的控制性能逐渐提高。
具体而言，迭代学习控制可以分为两个主要步骤：学习阶段和控制阶段。
1. 学习阶段：在学习阶段，系统首先以一定的输入信号进行工作，根据反馈信号计算输出误差，并通过一定的学习算法对控制器的参数进行调整。
这样，系统就能够逐渐学习到工作环境的特性，并优化控制器的参数。
2. 控制阶段：在控制阶段，系统根据学习阶段得到的优化参数对输入信号进行控制，从而实现对输出的精确控制。
此时，系统已经通过学习阶段获取了工作环境的特性，并能够根据环境的变化自适应地调整控制器的参数，保持良好的控制性能。
三、伺服系统迭代学习控制的优势伺服系统迭代学习控制具有以下几个优势：1. 适应性强：伺服系统迭代学习控制能够根据工作环境的变化自适应地调整控制器的参数，使系统具有较强的适应性和鲁棒性。
2. 提高控制性能：通过多次迭代学习和调整，伺服系统能够不断优化控制器的参数，从而提高系统的控制精度和稳定性。
3. 降低成本：伺服系统迭代学习控制可以减少对传感器和执行器的依赖，降低系统的成本，并且能够在较小的控制误差范围内工作。
四、伺服系统迭代学习控制的应用范围伺服系统迭代学习控制在各种工业生产和自动化设备中具有广泛的应用。
2024年智能控制的学习心得与体会及展望
2024年智能控制的学习心得与体会及展望随着科技的不断进步和发展，智能控制成为了当前学术界和工业界的研究热点。
作为一名智能控制领域的学习者和实践者，我在2024年深入学习了智能控制的理论和应用，积累了一些宝贵的经验和体会，并对未来的发展进行了一些展望。
在学习智能控制的过程中，我深刻认识到智能控制是对传统控制理论和方法的重要拓展和完善。
传统控制方法依赖于先验知识和数学模型，而智能控制则可以通过数据驱动的方式进行学习和优化，更适用于复杂系统和实时环境。
我学习了各种智能控制算法，如模糊控制、神经网络控制、遗传算法等，并在实际项目中应用了其中的一些方法。
通过与传统控制方法的对比，我发现智能控制在处理非线性、时变和未知系统时具有更好的性能和适应性。
另一个我深刻体会到的点是智能控制需要依赖大量的数据支持。
与传统控制方法相比，智能控制更加依赖于数据的收集、处理和分析。
我在学习中学会了如何使用各种传感器和数据采集设备来获取系统的输入和输出数据，并通过数据处理和特征提取技术来获得可用于建模和控制的特征。
同时，我也学会了如何使用机器学习和深度学习的方法来对数据进行建模和训练，以实现智能控制系统的学习和优化。
这种基于数据的智能控制方法使得系统能够逐渐适应和优化，具有更好的鲁棒性和适应性。
展望未来，我认为智能控制将在各个领域得到更广泛的应用。
随着人工智能和物联网技术的不断进步，智能控制可以更加方便地与其他系统进行交互和集成。
例如，在工业领域中，智能控制可以与自动化系统和机器人技术结合，实现更高效、灵活和自动化的生产。
在交通领域中，智能控制可以与智能车辆和交通管理系统相结合，提高交通流量的效率和安全性。
在医疗领域中，智能控制可以与医疗设备和健康监测系统相结合，实现个性化和精准化的医疗服务。
同时，我也预见到智能控制领域还有一些挑战和问题需要克服。
首先，如何处理大规模和高维度数据的问题是智能控制面临的一个重要挑战。
数据量的增加会给系统的建模、训练和运行带来更大的计算和存储负载。
智能控制--第11章 迭代学习控制
(11.6)
式中，Γ 为常数增益矩阵。在D 型算法的基础上，相继出现了P 型、
PI 型、PD 型迭代学习控制律。从一般意义来看它们都是PID型迭代
学习控制律的特殊形式，PID迭代学习控制律表示为
k (t ) Φek (t ) Ψ ek ( )d uk 1 (t ) uk (t ) Γe
迭代学习控制（ILC,Iterative Learning Control）的思想最初由
日本学者Uchiyama于1978年提出[23]，于1984年由Arimoto等人
[24]做出了开创性的研究。这些学者借鉴人们在重复过程中追求满意 指标达到期望行为的简单原理，成功地使得具有强耦合非线性多变量
的工业机器人快速高精度地执行轨迹跟踪任务。其基本做法是对于一
输出误差的校正项，即
uk 1 (t ) L(uk (t ), ek (t ))
(11.4)
闭环学习策略是：取第K+1次运行的误差作为学习的修正项，即
uk 1 (t ) L(uk (t ), ek 1 (t ))
(11.5)
式中，L为线性或非线性算子。
11.2 基本迭代学习控制算法
Arimoto 等首先给出了线性时变连续系统的D型迭代学习控制律[24]
（11.10）
（2）闭环PD型：
d t q k 1 t uk 1 t uk t Kp qd t qk 1 t Kd q
（11.11）
（3）指数变增益D型：
d t q k 1 t （11.12） uk 1 t uk t Kp qd t qk 1 t Kd q
复杂机电系统的人工智能控制技术：第七章 迭代学习控制
7.1 迭代学习控制概述
5.在线控制负担小进行快速的运动控制，实 时性好
6.具有记忆功能，遇到类似的控制功能时， 它能根据记忆录中的任务，快速调整控制 任务。
7.对干扰和系统的变化量有一定的鲁棒性。
7.1 迭代学习控制概述
四.适用工业领域 具备重复运动的场合：
➢计算机搬运， ➢装配， ➢生产线焊接工业， ➢喷涂工艺， ➢机器人数控加工中间的送进。
u(t) +
K1
-
Km Tms 1
y (t )
K2
（1）系统描述
该闭环系统用微分方程表示为： y(t) ay(t) bu(t)
其中 a (1 K1K2Km ) / Tm b K1Km / Tm
• 当初始时刻取为零时，方程的解为：
➢在ILC中，控制用的学习是通过对以往控制经验 （控制作用与误差的加权和）的记忆实现的，算 法的收敛性依赖加权因子w的确定。
➢这种ILC的核心是系统不变的假设以及基于记忆 单元间断的重复训练过程，学习规律极为简单。
uk (t)
第
-
反馈通道
k
+
控制器
被控对象
次 操
+
作
+
uk (t)
加权因子
-
ek (t)
7.1 迭代学习控制概述
二．ILC的定义
1.从控制的角度定义
它是通过对具有重复性的被控对象系统， 利用先前的控制经验尝试，以输出的轨迹与给
定的期望轨迹偏差修正不理想的控制信号， 最终找出一个理想的输入特性曲线， 使得系统跟踪期望输出结果的能力提高，最终
达到所期望的输出或接近于许可的输出。
7.1 迭代学习控制概述
第七章 迭代学习控制
迭代学习控制论文：迭代学习控制PD型迭代学习控制指数变增益非重复性扰动扰动观测器收敛性
迭代学习控制论文：迭代学习控制 PD型迭代学习控制指数变增益非重复性扰动扰动观测器收敛性【中文摘要】迭代学习控制(Iterative Learning Control,简称ILC)是近二十年发展起来的适应于具有重复特性的被控系统的一种新的智能控制方法。
其基本思想是利用系统输出误差和先前的控制经验来改进当前控制信号,使系统输出零误差的跟踪期望轨迹。
本文针对迭代学习控制过程中受到的非重复性扰动问题进行研究,在原有的迭代学习算法的基础上,改进建立了新的迭代学习控制算法来抑制非重复性干扰,并加以仿真验证了新学习律的有效性,增强了在实际装置上实验实用性。
本文先介绍了迭代学习控制的基本原理,深入分析了迭代学习控制的发展历程和存在的问题。
总结了迭代学习控制律及其各种分析方法,对不同的扰动误差类型分别进行分类仿真实验,通过仿真实验结果分析对比,总结迭代学习控制中扰动对控制系统性能的影响。
针对实际工业过程系统中存在非重复性干扰,在加权PD型迭代学习控制律的基础上,提出加权PD型指数变增益加速闭环迭代学习控制算法,采用改进的加权PD型指数变增益闭环算法,获得更为理想的系统输出,控制系统的动态性能得到改善。
证明了当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差一致收敛到零。
仿真结果表明所提控制算法的有效性。
本文最后概述了扰动观测器,简化扰动观测器的结构,以离散形式分析其性能。
把扰动观测器和迭代学习控制结合,理论分析了结合后整体结构性能。
然后通过多种情况的仿真实验,得出迭代学习控制本身不能很好的抑制非重复性扰动,将扰动观测器和迭代学习控制结合后可以消除非重复性扰动引起的基准误差,通过仿真结果表明该方法学习效果良好。
证明了扰动观测器可有效地消除非重复性扰动。
综上所述,本文所提的两种迭代学习控制抑制非重复性扰动的方法,很大程度上抑制了非重复性扰动干扰,但还需要进行不断的深入研究。
例如,对系统的延时问题研究,对于系统参数未知的迭代学习控制的实际应用中,满足学习收敛条件的增益选取,使得收敛性条件始终成立有待进一步研究。
13章迭代学习控制
k
xk 0 x0 k 1,2,3,
, y 0 0 y d 0
时，有
y k t yd t
其中
Γ， L
， Ψ 为学习增益矩阵。
11.5.2 控制器设计及收敛性分析
定理1 若由式（11.13）和式（11.14）式描述的系统满足如下条
件[24]：
（1） I C t B t Γ t 1 ；
（2）每次迭代初始条件一致，即 则当 证明： 由式（11.13）及条件式（2）得 则
11.3.2 初始值问题
运用迭代学习控制技术设计控制器时，只需要通过重复操作
获得的受控对象的误差或误差导数信号。在这种控制技术中，迭
代学习总要从某初始点开始，初始点指初始状态或初始输出。几
乎所有的收敛性证明都要求初始条件是相同的，解决迭代学习控 制理论中的初始条件问题一直是人们追求的目标之一。目前已提 出的迭代学习控制算法大多数要求被控系统每次运行时的初始状 态在期望轨迹对应的初始状态上，即满足初始条件：
（11.12）
11.4.2 仿真实例 针对二关节机械手，介绍一种机器人PD型反 馈迭代学习控制的仿真设计方法。针对二关节机 器人控制系统式（11.9），各项表示为：
D dij
22
d11 d1lc21 d 2 l12 lc22 2l1lc 2 cos q2 I1 I 2 d12 d 21 d 2 lc22 l1lc 2 cos q2 l2
y k (t ) g (xk (t ), uk (t ), t )
表示为：
xk (t ) f (xk (t ), uk (t ), t )
迭代学习控制综述
压缩映射方法 即系统要求满足全局
条件和相同的初始条件 如果
则有
可知算法是单调收敛的 该方法依赖于范数的选择
常用的有 范数 范数 范数及 范数 在收敛性
证明过程中常用到
引理
谱半径条件法 如果
则有
即
频域分析方法
从频域的角度分析和设计迭代学习算法 与
时域分析方法一样受到关注 因为频域分析方法中
收敛条件可从无限频带放松到有限频带 所以在迭
代学习控制鲁棒性分析和实际应用中 广泛使用频
域分析方法
对一类具有扰动的线性系
统
其中 和 分别为负载扰动和量测扰动 提出的学
习 算法为
使用频域方
法分析得到了收敛条件为
分析了滤波器
的选择对
系统稳定性的影响及其扰动的消除 并对算法的鲁
棒性作了分析
基于 理论的分析方法
迭代学习控制系统的学习是按两个相互独立的
如基于神经网络的迭代学习控制 基于模糊技术的
迭代学习控制 基于小波分析的迭代学习控
制
等
迭代学习控制除了在理论上获得了很大发展
外 同时也广泛应用于实际控制工程领域 其中最主
要的应用之一就是在机器人控制方面 如刚性机器
手控制 机器人视觉伺服控制 另外 迭代学习
控制还用于许多实时性要求较高的工业控制过程
中
同的初始条件 未来迭代学习控制的研究将从基本
概念和分析方法上解决系统复杂性和收敛多样性所
带来的问题
收敛性和收敛速度始终是迭代学习控制研究的
重要课题之一 如何利用系统的先验知识及其先前
学习的信息提高收敛速度 如何将特定研究的系统
类型扩展到含有时滞 不确定系统 都是很有价值的
迭代学习控制的研究及应用
综述与评论迭代学习控制的研究及应用西安交通大学机械工程学院 李新忠 简林柯 何 1 前言迭代学习控制(Iterative Learning Control)顾名思义,就是通过反复的迭代修正达到某种控制目标的改善。
这一思想首先是由Uchiyam[1]提出的,由Arimoto等人加以完善[2],建立了实用算法,可以实现在给定的时间区段上对未和被控对象以任意精度跟踪一给定的期望轨迹。
无需辨识系统的参数,属于基于品质的自学习控制,特别适用于机器人等重复运动的场合。
它的研究对那些有着非线性、强耦合、难以建模以及高精度轨迹控制的问题有非常重要的意义。
由于迭代学习算法极为简单,又能解决如此复杂的问题,因而一经提出就引起人们的极大关注和兴趣。
许多学者从理论和应用方面作了大量的工作,得到了许多有益的结论[3][4]。
在国内,李士勇在教材〔5〕中较早提及学习控制,文献〔6～8〕从理论上对迭代学习控制作了较为详尽的研究,给出了新的迭代学习算法和稳定性、收敛性条件,为学习控制的进一步推广应用奠定了必要的理论基础。
2 迭代学习控制的基本原理对于一类具有较强非线性耦合和较高位置重复精度的动力学系统,例如工业机器人系统的控制,已有了变结构控制非线性反馈、分解运动及自适应控制等多种方法,然而都存在一定的不足,如要求精确的数学模型或者运算复杂,在这种情况下发展了迭代学习控制。
迭代学习控制过程原理见图1。
考虑如下非线性系统:x k(t)=f(x k,u k,t)(1)y k(t)=g(x k,u k,t)(2) k是迭代循环次数,如果满足:①每次运行时间间隔为T②其望输出y d(t)是预先给定的,且是t∈〔0,T〕域内的函数;③每次运行前,初始状态x k(0)相同且在期望轨迹上;④每次运行的输出y k(t)均可测,误差信号e k(t)=y d (t)-y k(t);⑤系统的动力学结构在每次运行中保持不变;⑥下一次运行的给定控制量u k+1(t)满足如下递推规律:u K+1(t)=F〔u k(t),e k(t),γ〕,γ为系数。
柔性迭代学习控制的高精度空调智能控制策略
ｔ ｎ ( ｓ)
Ｋ１ｒ
＝
ｔ ｓ ( ｓ)
Ｔ１ｒ ｓ ＋ １
(１)
(７)
其中ꎬ ｋ 表示运行批次ꎻ ｔ 表示运行时刻ꎬ且满足 ｔ ∈
[１ꎬＮ] ꎻＮ 表示间歇过程一个批次的采样次数ꎬ ｘ ∈
Ｒ ｎ 表示状态变量ꎬ ｕ ∈ Ｒ ｎ 表示控制量ꎬ ｄ ∈ Ｒ ｎ 表示
干扰输入ꎻ ＡꎬＢꎬＣ 均表示系统矩阵ꎮ 根据间歇过程
ａｎ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｗｏ￣ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｔｈｅｏｒｙ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ.
Ｆｉｒｓｔｌｙꎬ ｔｈｅ ｌｉｎｅａｒ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｖａｒｉａｂｌｅ ａｉｒ ｖｏｌｕｍｅ ａｉｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ. Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ａｉｒ
ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅꎬｗｈｉｃｈ ｉｓ ｆｏｕｎｄ ｂｙ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ ｔｒａｃｋ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ ｓｉｇｎａｌ. Ｔｈｅ
ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｉｓ ｖｅｒｉｆｉｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ.
关键词: 变风量空调ꎻ 随机干扰ꎻ 二维框架理论ꎻ 迭代学习预测控制
中图分类号: ＴＰ２７３ 文献标识码: Ａ
Ｈｉｇｈ￣ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｏｆ ｆｌｅｘｉｂｌｅ ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ
ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ ａｉｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｒｅｇａｒｄｅｄ ａｓ ａ ｂａｔｃｈ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｗｏ￣ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ｓｔａｔｅ ｓｐａｃｅ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ
迭代学习控制的应用研究的开题报告
迭代学习控制的应用研究的开题报告一、选题背景针对传统控制算法在动态环境下使用效果受限的问题，近年来迭代学习控制（Iterative Learning Control，ILC）引起了研究学者的广泛关注。
ILC是一种基于重复试错机制的闭环控制方法，适用于循环执行的动态系统，通过不断积累来自不同运动周期的信息，不断改进控制器性能，使得控制系统输出信号在重复执行时能够达到更好的跟踪效果。
ILC算法简单易实现，对系统建模和精度要求不高，已经在工业、机器人和医疗等领域得到了广泛应用。
二、研究内容本文旨在研究ILC算法的应用范畴和实现方法，探究该算法在不同应用领域中的有效性和局限性。
具体研究内容包括：1. 研究ILC算法的基本原理、发展历史和各种变体类型。
2. 对该算法在机器人控制、电气驱动系统、磨削加工过程等不同领域的应用进行案例分析，分析其优劣。
3. 研究ILC算法在应用过程中可能出现的问题和解决方法，如控制器稳定性、收敛速度等。
4. 根据不同应用领域的特点，提出改进ILC算法的方案和思路。
5. 最后，通过实验验证ILC算法的优越性和适用性，并比较其与其他控制算法的差异。
三、研究意义鉴于现有研究中大多是以某个应用领域为切入点，着重探讨ILC算法在该领域中的适用性，本研究将更加全面深入地研究该算法的基本原理、改进方法和应用实际效果。
本文的研究成果有如下几个方面的意义：1. 推动ILC算法在工程领域的应用。
本研究对该算法在机器人、电气、机械加工等领域进行了案例分析，为工程师提供了指导和思路，有助于推广和应用该算法在实际工程中。
2. 分析了ILC算法的局限性并提出了改进方案，为该算法的进一步发展提供了思路和方向。
3. 对整个控制领域的控制理论、控制实际应用，乃至控制策略的创新提供了借鉴和启发。
4. 推动了自动化领域的发展，为同行提供了研究参考，从而促进学科的进一步发展。
四、研究方法本文将采用实验和理论分析相结合的方法，具体来说，将采取以下步骤：1. 对ILC算法进行理论研究，总结和分析该算法优缺点及其应用领域。
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xk (0) xd (0), k 0,1, 2,…
（11.8）
当系统的初始状态不在期望轨迹上，而在期望轨迹的某一很小的邻域内
时，通常把这类问题归结为学习控制的鲁棒性问题研究。
11.3.3 学习速度问题 在迭代学习算法研究中，其收敛条件基本上都是在学习次数 k
下给出的。而在实际应用场合，学习次数 k 显然是没有任何实际 意义的。因此，如何使迭代学习过程更快地收敛于期望值是迭代学习 控制研究中的另一个重要问题。
迭代学习控制适合于具有重复运动性质的被控对象，通过迭代修 正达到某种控制目标的改善。迭代学习控制方法不依赖于系统的精确 数学模型，能在给定的时间范围内,以非常简单的算法实现不确定性 高的非线性强耦合动态系统的控制，并高精度跟踪给定期望轨迹，因 而一经推出，就在运动控制领域得到了广泛的运用。
迭代学习控制方法具有很强的工程背景，这些背景包括：执行诸 如焊接、喷涂、装配、搬运等重复任务的工业机器人；指令信号为周 期函数的伺服系统；数控机床；磁盘光盘驱动系统；机械制造中使用 的坐标测量机等。
PI 型、PD 型迭代学习控制律。从一般意义来看它们都是PID型迭代
学习控制律的特殊形式，PID迭代学习控制律表示为
t
uk1(t) uk (t) Γe&k (t) Φek (t) Ψ 0 ek ( )d
(11.7)
式中, Γ 、Φ 、Ψ 为学习增益矩阵。算法中的误差信息使用称为开环迭
代学习控制，如果使用 则称为闭环迭代学习控制，如果同时使用和
跟踪误差为
(11.2)
ek (t) yd (t) yk (t)
(11.3)
迭代学习控制可分为开环学习和闭环学习。
开环学习控制的方法是：第k+1次的控制等于第k次控制再加上第k次 输出误差的校正项，即
uk1(t) L(uk (t), ek (t))
(11.4)
闭环学习策略是：取第K+1次运行的误差作为学习的修正项，即
则称为开闭环迭代学习控制。
此外，还有高阶迭代学习控制算法、最优迭代学习控制算法、遗忘因子迭 代学习控制算法和反馈-前馈迭代学习控制算法等。 11.3 迭代学习控制的关键技术 11.3.1 学习算法的稳定性和收敛性
稳定性与收敛性问题是研究当学习律与被控系统满足什么条件时，迭代 学习控制过程才是稳定收敛的。算法的稳定性保证了随着学习次数的增加， 控制系统不发散，但是，对于学习控制系统而言，仅仅稳定是没有实际意义 的，只有使学习过程收敛到真值，才能保证得到的控制为某种意义下最优的 控制。收敛是对学习控制的最基本的要求，多数学者在提出新的学习律的同 时，基于被控对象的一些假设，给出了收敛的条件。例如，Arimoto在最初 提出PID型学习控制律时，仅针对线性系统在D型学习律下的稳定性和收敛条 件作了证明
x&(t) f (x(t),u(t),t) ，y(t) g(x(t),u(t),t)
(11.1)
式中，xRn 、y Rm 、u Rr 分别为系统的状态，输出和输入变量， 、f ()、g() 为适当维数的向量函数，其结构与参数均未知。若期望控 制 ud (t)存在,则迭代学习控制的目标为：给定期望输出 yd (t) 和每次运
由于迭代学习控制模拟了人脑学习和自我调节的功能，因而是一 种典型的智能控制方法[25]。经历了三十多年的发展，迭代学习控制 已成为智能控制中具有严格数学描述的一个分支。目前,迭代学习控制 在学习算法、收敛性、鲁棒性、学习速度及工程应用研究上取得了很 大的进展。
11.1 基本原理
设被控对象的动态过程为
uk1(t) L(uk (t), ek1(t))
式中，L为线性或非线性算子。
(11.5)
11.2 基本迭代学习控制算法
Arimoto 等首先给出了线性时变连续系统的D型迭代学习控制律[24]
uk1(t) uk (t) Γe&k (t)
(11.6)
式中，Γ 为常数增益矩阵。在D 型算法的基础上，相继出现了P 型、
第11章 迭代学习控制
实际控制中存在一类轨迹跟踪问题，它的控制任务是寻找控制律 ut ，使得被控对象输出 yt在有限时间 0,T上沿着整个期望轨迹实现零
误差轨迹跟踪。这列跟踪问题是具有挑战性的控制问题。
人们在处理实际场合中的重复操作任务时，往往依据对象的可重复 动态行为与期望行为的差距来调整决策。通过重复操作，使得对象行 为与期望行为的配合达到要求。这时，衡量动态行为的指标是某种满 意指标。
11.3.2 初始值问题来自运用迭代学习控制技术设计控制器时，只需要通过重复操作获得的受控 对象的误差或误差导数信号。在这种控制技术中，迭代学习总要从某初始点 开始，初始点指初始状态或初始输出。几乎所有的收敛性证明都要求初始条 件是相同的，解决迭代学习控制理论中的初始条件问题一直是人们追求的目 标之一。目前已提出的迭代学习控制算法大多数要求被控系统每次运行时的 初始状态在期望轨迹对应的初始状态上，即满足初始条件：
迭代学习控制本质上是一种前馈控制技术，大部分学习律尽管证 明了学习收敛的充分条件，但收敛速度还是很慢。可利用多次学习过 程中得到的知识来改进后续学习过程的速度，例如，采用高阶迭代控 制算法、带遗忘因子的学习律、利用当前项或反馈配置等方法来构造 学习律，可使收敛速度大大加快。
行的初始状态 xk (0),要求在给定的时间 t 0,T 内,按照一定的学习控制
算法通过多次重复的运行,使控制输入 uk (t) ud (t) ，而系统输出 yk (t) yd (t) 第k 次运行时，式(11.1) 表示为：
x&k (t) f (xk (t),uk (t), t) yk (t) g(xk (t), uk (t), t)
迭代学习控制（ILC,Iterative Learning Control）的思想最初由 日本学者Uchiyama于1978年提出[23]，于1984年由Arimoto等人 [24]做出了开创性的研究。这些学者借鉴人们在重复过程中追求满意 指标达到期望行为的简单原理，成功地使得具有强耦合非线性多变量 的工业机器人快速高精度地执行轨迹跟踪任务。其基本做法是对于一 个在有限时间区间上执行轨迹跟踪任务的机器人，利用前一次或前几 次操作时测得的误差信息修正控制输入，使得该重复任务在下一次操 作过程中做得更好。如此不断重复，直至在整个时间区间上输出轨迹 跟踪上期望轨迹。