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具有死区输入的非参数不确定系统误差跟踪迭代学习控制
1
作者
陈凯杰
施卉辉
陈强
《高技术通讯》
CAS
2022年第7期719-726,共8页
本文针对一类具有非对称死区输入的非参数不确定系统设计了一种误差跟踪迭代学习控制(ILC)算法。首先,构造一种新型的期望误差轨迹放宽经典迭代学习控制的初值一致条件。其次,利用微分中值定理将非对称死区转换为线性形式,并利用径向基...
本文针对一类具有非对称死区输入的非参数不确定系统设计了一种误差跟踪迭代学习控制(ILC)算法。首先,构造一种新型的期望误差轨迹放宽经典迭代学习控制的初值一致条件。其次,利用微分中值定理将非对称死区转换为线性形式,并利用径向基函数(RBF)神经网络对系统不确定性和死区参数进行估计和补偿。在此基础上,设计误差跟踪迭代学习控制器和组合自适应律,实现系统在指定区间对期望轨迹的高精度跟踪。最后,基于Lyapunov-Like理论进行稳定性分析,并通过仿真验证了本文所提方法的有效性。
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关键词
迭代学习控制(ILC)
误差跟踪
非对称死区
组合自适应律
非参数不确定系统
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职称材料
题名
具有死区输入的非参数不确定系统误差跟踪迭代学习控制
1
作者
陈凯杰
施卉辉
陈强
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《高技术通讯》
CAS
2022年第7期719-726,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(61973274)
浙江省自然科学基金(LY17F030018)
高端装备先进感知与智能控制教育部重点实验室开放课题(GDSC202010)资助项目。
文摘
本文针对一类具有非对称死区输入的非参数不确定系统设计了一种误差跟踪迭代学习控制(ILC)算法。首先,构造一种新型的期望误差轨迹放宽经典迭代学习控制的初值一致条件。其次,利用微分中值定理将非对称死区转换为线性形式,并利用径向基函数(RBF)神经网络对系统不确定性和死区参数进行估计和补偿。在此基础上,设计误差跟踪迭代学习控制器和组合自适应律,实现系统在指定区间对期望轨迹的高精度跟踪。最后,基于Lyapunov-Like理论进行稳定性分析,并通过仿真验证了本文所提方法的有效性。
关键词
迭代学习控制(ILC)
误差跟踪
非对称死区
组合自适应律
非参数不确定系统
Keywords
iterative learning control(ILC)
error tracking
non-symmetric dead-zone
combined adaptive law
non-parametric uncertain system
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
具有死区输入的非参数不确定系统误差跟踪迭代学习控制
陈凯杰
施卉辉
陈强
《高技术通讯》
CAS
2022
0
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