基于数据驱动的自适应最优迭代学习控制研究

来源 :机械工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bingjilin1986
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传统最优迭代学习控制(Traditional optimal iterative learning control,TOILC)可以有效提高伺服系统的跟踪性能,但系统在运行过程中可能存在参数摄动,其参数在不断地缓慢变化,导致TOILC收敛性变差,进而会使系统的跟踪性能严重恶化.因此,针对系统时变特性,将非参数模型辨识与TOILC相结合提出一种基于数据驱动的自适应最优迭代学习控制(Data-driven adaptive optimal iterative learning control,DDAOILC)算法,在迭代过程中根据输入输出信号对系统名义模型进行辨识从而更新最优迭代学习控制器,该算法不需要事先获取精确的系统模型信息,弥补了TOILC的不足;仿真和试验结果表明,DDAOILC可以有效应对伺服系统时变特性,当系统有参数摄动时,仍具有较高的跟踪性能.
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