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针对传统迭代学习控制在面临新的环境或控制任务时学习时间长、收敛速度慢的问题,首先引入迭代学习初始控制算法,并给出了算法收敛的充分必要条件;然后,利用小脑模型连接控制网络(CMAC)与反馈PID网络进行综合,在系统的历史控制经验基础上,估计系统的期望控制输入,作为迭代学习控制器的初始控制输入,再由开闭环P型迭代学习律逐步改善控制效果,从而避免了对初始控制输入量的盲目选择,使得系统的实际输出只需较少的迭代次数就能达到跟踪的精度要求。机器人系统的仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。