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自动化技术
输入限幅下的迭代学习控制
基于Lyapunov-like方法,提出在有限作业区间上实现跟踪的带限幅的迭代学习控制器设计.针对含有非参数化及部分参数化不确定性的非线性系统,设计鲁棒迭代学习控制器,但该方法不要求已知不确定特性的范数界.针对参数化不确定非线性系统,设计自适应迭代学习控制器.在系统满足有界输入有界状态(BIBS)假设条件及控制输入饱和限幅作用下,统一对上述三类系统进行分析.理论分析结果表明:该方案可保证闭环系统中所有变量的有界性,并且跟踪误差能够在整个作业区间上收敛到零,实现完全跟踪.仿真验证了该算法的有效性.
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浙江工业大学学报
2011年05期
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