【摘 要】
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过程控制中,传统的控制方法很难实现带有时变扰动非线性控制过程的设定轨迹完全跟踪。本文在线性化误差模型的基础上,研究了已有的将模型预测控制与迭代学习控制相结合的控制
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过程控制中,传统的控制方法很难实现带有时变扰动非线性控制过程的设定轨迹完全跟踪。本文在线性化误差模型的基础上,研究了已有的将模型预测控制与迭代学习控制相结合的控制算法,并进行仿真。针对一类可用T-S模糊模型描述的非线性系统,提出了模糊非线性迭代学习预测控制算法。基于模糊模型,就迭代轴给出了描述状态传递的系统模型,就时间轴给出了系统的状态空间模型。在状态空间模型基础上,通过使用过去及实时测量的数据信息来进行预测控制算法的设计,综合给出迭代学习控制律。仿真结果表明:通过使用过去操作过程的信息,随着迭代次数的增加,使用该控制算法,系统能达到很好的跟踪效果和抗干扰能力。
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