一类非线性系统的误差轨迹跟踪鲁棒学习控制算法

摘要：

【摘要】针对一类含非参数不确定性的非线性系统,提出一种鲁棒迭代学习控制算法,该算法放宽了常规迭代学习控制方法的初始定位条件,迭代初值可任意取值.基于类Lyapunov方法设计误差轨迹跟踪控制器,通过鲁棒限幅学习机制对不确定性进行估计和补偿,能够在整个作业区间上实现误差对给定期望误差轨迹的精确跟踪,期望误差轨迹根据迭代起始时刻的误差值设置.利用期望误差轨迹的衰减性状,可使系统误差在预设的时间点后收敛于原点的邻域内,邻域半径的大小可根据需要任意设置.理论分析和仿真结果表明了控制方法的有效性.
【关键词】迭代学习控制；鲁棒控制；初值问题；类Lyapunov方法；
【基金】国家自然科学基金资助项目(60874041,61174034)

引言：

【引言】迭代学习控制技术适用于有限区间上的重复作业对象, 它通过迭代不断修正控制输入, 可使每次迭代中重复出现的确定性干扰得到完全补偿, 在整个作业区间上实现系统输出对期望轨迹的零误差跟踪. 自迭代学习控制提出以来, 已在各种实际场合得到广泛应用, 例如机器人、硬盘驱动器和电力电子线路等. 因其具有在有限时间区间上实现完全跟踪这一诱人的控制性能, 迭代学习控制吸引了越来越多人们的关注.

作者：

严求真；孙明轩

作者单位：

浙江工业大学信息工程学院；浙江水利水电专科学校计算机与信息工程系；