周期时变系统的鲁棒自适应重复控制

针对周期时变系统,提出一种鲁棒自适应重复控制方法.该方法利用周期学习律估计周期时变参数,并结合鲁棒自适应方法处理非周期不确定性.与现有重复控制不同的是,在控制器设计中引入了新变量—周期数,利用周期系统的重复特性,使界的逼近误差随周期数的增加而逐渐减少,保证了系统的全局渐近稳定性.同时将该方法应用于一类非线性参数化系统,使系统在非参数化扰动的情形下,输出误差仍能收敛于0,倒立摆模型的仿真验证了此结果.该设计方法适用于消除神经网络逼近误差对重复控制系统的影响,理论证明了基于神经网络的鲁棒自适应重复控制系统中所有变量的有界性和输出误差的渐近收敛性,关于机械臂模型的仿真结果验证了受控系统具有良好的跟踪性能.