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| 1 | 加速抑制随机初态误差影响的迭代学习控制显示文摘针对一类具有不确定性的多输入多输出非线性系统,提出一种迭代学习控制算法.该算法具有的特点是:针对任意初态情形,结合开环D型迭代学习控制器的优点,在时间轴上设计了一个随迭代次数增加而缩短的时间段.在该时间段上,控制算法对状态偏差进行修正,以使系统输出在此段时间后跟踪期望输出,且系统跟踪误差收敛到一个界内.这个界仅由系统自身不确定性和不确定的外界干扰决定,与初态误差无关.当外界扰动为0,以及迭代次数趋于无穷时,经过上述时问段后,系统输出精确跟踪期望输出.理论证明和仿真结果都说明了该算法的有效性. | 吕庆 方勇纯 任逍 | 2014 | 自动化学报2014，40，7： | 18 |
| 2 | 带遗忘因子的预测迭代学习控制在阀控非对称缸系统中的应用研究显示文摘弹性负载下的阀控非对称缸是典型的非线性、时变系统,针对传统PD型迭代学习控制容易造成系统抖动这一问题,设计一种带遗忘因子的预测迭代学习控制器。建立阀控非对称缸系统的模型,比较分析其工作特性。介绍迭代学习控制基本原理,并分析常规PD型算法存在的问题。为克服迭代学习控制算法在阀控非对称缸控制中的抖动问题,设计具有遗忘因子的迭代学习算法,并通过仿真分析不同遗忘因子取值对控制效果的影响。为补偿遗忘因子造成的迭代性能降低问题,加入预测给定环节。仿真与试验研究均表明,这种带遗忘因子的预测迭代学习控制算法能够很好应用于阀控非对称缸系统,它有效克服系统抖动问题,并且具有很好的迭代精度。 | 汪首坤 彭建敏 | 2014 | 机械工程学报2014，50，10： | 13 |
| 3 | 抑制初态误差影响的自适应迭代学习控制显示文摘针对一类参数化高阶不确定非线性连续系统,设计迭代学习控制算法,以解决随机初态对系统跟踪性能产生负面影响的问题.结合滑模控制思想以及部分限幅参数学习律,控制算法在预设时间段内抑制随机初态偏差对系统跟踪性能的影响.经过预设时间后,随着迭代次数的增加,系统的跟踪误差及其各阶导数一致收敛到零.且在整个运行时间段内,系统各个变量一致有界.此外,本文回避了非参数化不确定非线性系统在放宽迭代初值假设时常使用的Lipschitz假设条件,而采用类Lyapunov函数分析法设计迭代学习控制器.理论证明和仿真结果都说明了该算法的有效性. | 吕庆 | 2015 | 自动化学报2015，41，7： | 11 |
| 4 | 含非严格重复扰动的抗扰迭代学习控制显示文摘针对一类含不确定参数及未知扰动的高阶非线性系统,采用类Lyapunov方法,结合部分限幅学习律和滑模控制的优点,提出一种新的滑模鲁棒迭代学习控制算法.根据系统中不确定量的特性,将系统中的不确定性划分为两类:仅沿时间轴变化的不确定性和仅沿迭代轴变化的不确定性.前者采用迭代辨识方法处理,后者采用迭代滑模技术解决.在整个作业区间上,随着迭代次数的增加,控制算法确保系统的跟踪误差收敛到一个界内,控制器信号无抖颤,且闭环系统中其余变量一致有界.当系统扰动仅沿时间轴变化时,系统跟踪误差及其各阶导数沿迭代轴渐近收敛到0,实现系统各个状态的精确跟踪.相比利用连续函数近似法的传统滑模控制,该算法对未知扰动具有更好的鲁棒性.理论证明和仿真结果都说明了该算法的有效性. | 吕庆 方勇纯 任逍 | 2014 | 控制理论与应用2014，31，9： | 10 |
| 5 | 离散非线性系统的迭代学习轨迹跟踪鲁棒算法优化及应用显示文摘针对一类存在随机输入状态扰动、输出扰动及系统初值与给定期望值不严格一致的离散非线性重复系统,提出了一种P型开闭环鲁棒迭代学习轨迹跟踪控制算法.基于λ范数理论证明了算法的严格鲁棒稳定性,并通过多目标函数性能指标优化P型开闭环迭代学习控制律的增益矩阵参数,保证了优化算法下系统输出期望轨迹跟踪误差的单调收敛性,达到提高学习算法收敛速度和跟踪精度的目的.最后应用于二维运动移动机器人的实例仿真,验证了本文算法的可行性和有效性. | 陶洪峰 董晓齐 杨慧中 | 2016 | 信息与控制2016，45，4： | 6 |
| 6 | 一种新的FH迭代学习控制器设计显示文摘针对具有不确定性或干扰的重复非线性时变系统,设计一种新的FH(Feedback-assisted Highorder)迭代学习控制器。在传统高阶迭代学习控制的基础上,该控制器引入PD控制作为反馈部分,利用反馈控制来抑制扰动对系统的影响,并采用λ-范数方法讨论其算法的收敛性。分析表明:在初态误差和干扰均有界的情况下,系统跟踪误差有界收敛。仿真结果表明了该控制器的有效性。 | 李艳辉 张畅 周秀杰 | 2014 | 化工自动化及仪表2014，41，7： | 2 |
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