Please wait a minute...
浙江大学学报(工学版)
J4  2009, Vol. 43 Issue (5): 839-843    DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2009.05.010
自动化技术、计算机技术     
期望轨迹可变的非线性时变系统迭代学习控制
王晔,刘山
（浙江大学 工业控制技术国家重点实验室,浙江 杭州 310027）
Iterative learning control of non-identical desired trajectories for a class of nonlinear time-varying systems
WANG Ye, LIU Shan
(State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)
 全文: PDF(519 KB)  
摘要：

针对一类存在扰动的未知非线性时变系统,提出了一种在不同次迭代运行过程中期望轨迹可变的迭代学习控制算法.该算法首先构造含未知参数项的系统逆控制,然后利用小波级数逼近逆系统的未知非线性参数,其最佳逼近系数与系统的期望轨迹无关,最后在迭代过程中通过学习的方法修正小波逼近系数,并采用变结构技术抑制系统干扰的影响,设计了在期望轨迹变化情况下的鲁棒迭代学习控制律.算法的收敛性分析表明,随着迭代次数的增加,逼近系数与最佳系数的差异减小.针对机械臂系统的仿真表明轨迹跟踪误差逐次减小并收敛,说明了算法的有效性.
关键词： 迭代学习控制;  小波逼近;  期望轨迹;  非线性系统;  时变系统    
Abstract:

A new iterative learning control algorithm was proposed for a class of unknown nonlinear time-varying systems with exogenous disturbance, and the algorithm is applied  to the case of variable desired trajectories between any two consecutive iterations. Firstly, the inverse control with unknown parameters is designed; and then a wavelet series  are employed to approximate the inverse plant nonlinearities, whose ideal coefficients are irrelevant to  the desired trajectories; finally, the wavelet approximation  coefficients are adapted by iteratively learning, and the robust iterative learning control law is synthesized based on the variable structure technique to overcome the system  uncertainty. The algorithm convergence analysis showed that the differences between actual and ideal coefficients are monotonically decreasing with the iteration. The  convergence of the tracking error was shown by a simulation on a manipulator, which demonstrated the effectiveness of the algorithm．
Key words: iterative learning control    wavelet approximation    desired trajectory    nonlinear system    time-varying system
出版日期: 2009-06-01
:  TP273  
基金资助:

国家自然科学基金资助项目（60574020）.
通讯作者: 刘山，男，副研究员.     E-mail: sliu@iipc.zju.edu.cn
作者简介: 王晔（1983-），男，山东青岛人，硕士生，从事变轨迹迭代学习控制研究.
服务　　
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章　　
王晔
刘山

引用本文:

王晔, 刘山. 期望轨迹可变的非线性时变系统迭代学习控制[J]. J4, 2009, 43(5): 839-843.

WANG Ye, LIU Shan. Iterative learning control of non-identical desired trajectories for a class of nonlinear time-varying systems. J4, 2009, 43(5): 839-843.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/10.3785/j.issn.1008-973X.2009.05.010    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2009/V43/I5/839

［1］ 孙明轩,黄宝健. 迭代学习控制［M］. 北京：国防工业出版社, 1999．
［2］ SAAB S S, VOGT W G, MICKLE M H. Learning control algorithms for tracking “slowly” varying trajectories ［J］. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B:  Cybernetics, 1997, 27(4): 657670．
［3］ 刘山. 迭代学习控制系统设计及应用［D］. 杭州：浙江大学, 2002．
［4］ ARIF M, ISHIHARA T, INOOKA H. Incorporation of experience in iterative learning controllers using locally weighted learning ［J］. Automatica, 2001, 37(8): 881888．
［5］ XU J X, XU J. On iterative learning from different tracking tasks in the presence of time-varying uncertainties ［J］. IEEE Transactions on System, Man, Cybernetics, 2004,  33(4): 589597．
［6］ PATI Y C, KRISHNAPRASAD P S. Analysis and synthesis of feedforward neural networks using discrete affine wavelet transformations ［J］. IEEE Transactions on Neural  Networks, 1993, 4(1): 7385．
［7］ 刘山,吴铁军. 基于小波逼近的非线性系统鲁棒迭代学习控制［J］. 自动化学报, 2004, 30(2): 270276．
LIU Shan, WU Tie-jun. Robust iterative learning control using wavelet approximation ［J］. Acta Automatica Sinica, 2004, 30(2): 270276．
[1] 周伟, 于淼. 基于高阶内模的非线性离散系统迭代学习控制[J]. 浙江大学学报(工学版), 2015, 49(4): 749-753.
[2] 安通鉴,刘祥官. 目标轨迹更新的点到点鲁棒迭代学习控制[J]. 浙江大学学报(工学版), 2015, 49(1): 87-92.
[3] 金博, 刘山. 基于终点时刻末端误差的柔性臂迭代学习控制[J]. J4, 2012, 46(8): 1512-1519.
[4] 田浩, 金小平, 陈艾荣. 基于概率的钢筋混凝土桥梁加固措施影响分析[J]. J4, 2012, 46(6): 1097-1106.
[5] 段斌, 梁军, 费正顺, 杨敏, 胡斌. 基于GA-ANN的非线性半参数建模方法[J]. J4, 2011, 45(6): 977-983.
[6] 赵黎丽, 李平, 李修亮. 带遗忘因子的线性系统自适应观测器设计[J]. J4, 2011, 45(10): 1704-1709.
[7] 蒋凯 陈杭 周怀阳 蒋春跃 叶树明. 非线性系统的梯度变分迭代自学习控制[J]. J4, 2008, 42(8): 1365-1369.
[8] 刘毅 王海清 李江 李平. 解析的核学习自适应单步预测控制算法[J]. J4, 2008, 42(11): 1926-1930.
[9] 苏成利 王树青. 基于T-S模型的自适应模糊预测函数控制[J]. J4, 2007, 41(3): 390-395.
[10] 李明河 王萌 施艳艳 赵世远. 基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制[J]. J4, 2007, 41(10): 1701-1705.
[11] 孙多青 马晓英 俞百印 李霞. 带有鲁棒控制项的MIMO非线性系统的模糊控制[J]. J4, 2007, 41(10): 1620-1624.
[12] 柯海森 叶旭东 钱建海. 一类不确定非线性系统的控制器设计[J]. J4, 2006, 40(2): 230-232.
[13] 宋夫华 李平. 支持向量机α阶逆系统控制—离散非线性系统[J]. J4, 2006, 40(12): 2098-2102.
[14] 陈哲明 潘再平. 基于迭代学习的开关磁阻电动机最优控制研究[J]. J4, 2006, 40(1): 25-28.
[15] 黄志龙 孙志锋. 谐和激励下强非线性杜芬-范德波振子的响应[J]. J4, 2005, 39(3): 445-448.