参数优化的非线性离散系统鲁棒学习控制：理论与仿真验证

本文主要探讨了一种针对带有扰动的离散非线性系统设计的鲁棒迭代学习控制方法，其核心在于参数优化。作者针对一类特定的离散时间非线性动态系统，提出了一个新颖的控制策略，旨在解决在存在初始状态误差和状态、输出扰动情况下的鲁棒控制问题。这种算法的突出特点是能够在保证闭环系统具有鲁棒BIBO稳定性的同时，使得系统输出能够朝着给定输出轨迹的邻域内单调收敛。即使在没有初始状态误差和扰动的理想情况下，算法也能实现零稳态误差的精确跟踪。 算法的关键在于通过参数优化，动态调整控制策略，以适应系统动态变化和不确定性。它不仅考虑了系统的基本行为，还对扰动的影响进行了有效管理和抑制，确保了控制的稳健性。在设计过程中，作者充分考虑了实际应用中的复杂性和不确定性，使得算法在实际运行中表现出较高的适应性和可靠性。 通过仿真分析，研究者验证了这一算法的有效性。结果表明，无论是在扰动存在还是不存在的情况下，算法都能够提供稳定的性能，并且输出响应满足预期的收敛特性。这在提升系统控制精度和鲁棒性方面具有显著优势，对于非线性离散系统的控制设计具有重要的理论和实践意义。 这篇文章提供了一种创新的参数优化迭代学习控制框架，对于提高离散非线性系统在实际环境中的稳定性和跟踪性能具有重要的指导价值，是控制理论与工程实践相结合的重要成果。未来的研究可以进一步探索如何将这种控制方法推广到更广泛的系统类型和复杂环境中。