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迭代学习控制理论的发展动态 被引量:7
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作者 张丽萍 杨富文 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第5期425-429,436,共6页
迭代学习控制 (IL C)适合于具有某种重复运动 (运行 )性质的被控对象 ,可实现有限时间区间上的完全跟踪任务 .本文综述了迭代学习控制的基本内容和最新发展动态 ,对迭代学习控制的基本理论进行了分类研究 ,并讨论其存在的问题和发展趋势 .
关键词 迭代学习控制理论 跟踪误差 收敛性 学习 控制
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迭代学习控制理论的现状与展望
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作者 姚仲舒 王宏飞 杨成梧 《自动化技术与应用》 2002年第1期3-6,共4页
论述了迭代学习控制的基本理论问题,着重讨论了迭代学习理论研究的现状及其存在的问题,提出了一些有待进一步研究的方 面。
关键词 学习 稳定性 鲁棒性 迭代学习控制理论 自适应控制
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迭代学习控制理论 被引量:3
3
作者 苗静 《西安工业大学学报》 CAS 2013年第11期907-907,共1页
迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统一迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处... 迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统一迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处理不确定、强耦合、非线性的复杂系统,并且适用性强,易于实现. 展开更多
关键词 迭代学习控制理论 控制系统 组成部分 工业大学 输出信号 数学模型 复杂系统 可重复
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迭代学习控制理论
4
作者 苗静 《西安工业大学学报》 CAS 2012年第9期769-769,共1页
迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统一迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处... 迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统一迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处理不确定、强耦合、非线性的复杂系统,并且适用性强,易于实现. 展开更多
关键词 迭代学习控制理论 控制系统 组成部分 工业大学 输出信号 数学模型 复杂系统 可重复
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迭代学习控制理论
5
作者 苗静 《西安工业大学学报》 CAS 2014年第2期172-172,共1页
迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统一迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处... 迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统一迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处理不确定、强耦合、非线性的复杂系统,并且适用性强,易于实现. 展开更多
关键词 迭代学习控制理论 控制系统 组成部分 工业大学 输出信号 数学模型 复杂系统 可重复
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迭代学习控制理论
6
作者 苗静 《西安工业大学学报》 CAS 2007年第3期306-306,共1页
迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统——迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式... 迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统——迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处理不确定、强耦合、非线性的复杂系统,并且适用性强,易于实现. 展开更多
关键词 迭代学习控制理论 控制系统 组成部分 工业大学 输出信号 数学模型 复杂系统 可重复
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迭代学习控制理论
7
作者 苗静 《西安工业大学学报》 CAS 2011年第5期433-433,共1页
迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统一迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处... 迭代学习控制是“学习控制”的一个重要组成部分,是控制理论的一个新的研究方向.由西安工业大学研制的控制系统一迭代学习控制(ICL)系统,只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,能以非常简单的方式处理不确定、强耦合、非线性的复杂系统,并且适用性强,易于实现. 展开更多
关键词 迭代学习控制理论 控制系统 组成部分 工业大学 输出信号 数学模型 复杂系统 可重复
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同步发电机迭代学习励磁控制器的仿真研究 被引量:9
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作者 徐敏 林辉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期81-84,共4页
基于迭代学习控制理论提出了一种非线性迭代学习控制律,并将其应用于同步发电机的励磁控制,采用Matlab中的Simulink工具箱对单机?无穷大系统及两机系统进行了仿真研究,结果表明了该控制方法的有效性和通用性,且具有很强的维持机端电压... 基于迭代学习控制理论提出了一种非线性迭代学习控制律,并将其应用于同步发电机的励磁控制,采用Matlab中的Simulink工具箱对单机?无穷大系统及两机系统进行了仿真研究,结果表明了该控制方法的有效性和通用性,且具有很强的维持机端电压的能力,与常规PID控制器和线性迭代学习控制律相比其收敛速度明显加快,有利于提高电力系统稳定性。 展开更多
关键词 同步发电机 仿真研究 励磁控制 SIMULINK工具箱 迭代学习控制理论 单机-无穷大系统 电力系统稳定性 Matlab PID控制 控制方法 机端电压 收敛速度 控制 非线性 通用性
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Design and Analysis of Integrated Predictive Iterative Learning Control for Batch Process Based on Two-dimensional System Theory 被引量:3
9
作者 陈宸 熊智华 钟宜生 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第7期762-768,共7页
Based on the two-dimensional (2D) system theory, an integrated predictive iterative learning control (2D-IPILC) strategy for batch processes is presented. First, the output response and the error transition model ... Based on the two-dimensional (2D) system theory, an integrated predictive iterative learning control (2D-IPILC) strategy for batch processes is presented. First, the output response and the error transition model predictions along the batch index can be calculated analytically due to the 2D Roesser model of the batch process. Then, an integrated framework of combining iterative learning control (ILC) and model predictive control (MPC) is formed reasonably. The output of feedforward ILC is estimated on the basis of the predefined process 2D model. By min- imizing a quadratic objective function, the feedback MPC is introduced to obtain better control performance for tracking problem of batch processes. Simulations on a typical batch reactor demonstrate that the satisfactory tracking performance as well as faster convergence speed can be achieved than traditional proportion type (P- t-we) ILC despite the model error and disturbances. 展开更多
关键词 lterative learning control Model predictive control Integrated control Batch process Two-dimensional systems
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