参考轨迹更新的点到点迭代学习控制算法优化及应用

针对受非重复扰动作用的离散线性系统的输出跟踪控制问题,提出一种基于参考轨迹更新的点到点迭代学习控制算法.首先通过构建性能指标函数对控制器进行范数优化,并给出相应的收敛性条件,使得系统输出能够跟踪上更新后参考轨迹处的期望点.其次,当系统输出端受到某批次非重复扰动的影响时,进一步通过引入拉格朗日乘子算法构造多目标性能指标函数,以优化鲁棒迭代学习控制器,达到提高收敛速度和跟踪精度的目的.最后将该算法应用于电机驱动的单机械臂控制系统中,仿真结果验证了算法的合理性和有效性.

点到点二阶参数优化迭代学习控制算法

针对一类离散线性时不变系统的点到点跟踪控制问题,提出一种快速参考轨迹更新的点到点二阶参数优化迭代学习控制算法。首先,在进行参考轨迹更新时,将插值法中的固定学习增益λ改为随迭代变化的指数变增益eγ(k),目的是使新的参考轨迹以更快的速度逼近系统输出。然后,利用当前次和前次迭代过程获得的输入、输出信息构造新的控制输入,并对参数进行优化,从而达到快速、高效地跟踪控制的目的。最后,通过理论分析和仿真实例验证了算法的有效性。