迭代学习控制：传感器故障非线性系统的初态误差抑制

"该研究论文主要探讨了一种针对带有传感器故障的非线性系统的迭代学习控制算法，旨在快速抑制初态误差。作者通过设计特定的开环D型迭代学习律，确保控制器能够在迭代过程中逐步修正状态偏差，使系统跟踪误差收敛到一个与初态误差无关的范围内，仅受系统不确定性及干扰影响。进一步，论文利用λ范数理论选择合适的控制增益来抵消传感器故障导致的跟踪误差，并证明了控制算法的一致收敛性和误差的有界性。实际的注塑机速度控制系统仿真验证了该算法的有效性。" 这篇研究论文的核心知识点包括： 1. **非线性系统**：系统行为不遵循线性关系，其动态特性复杂，对控制策略的设计提出了挑战。 2. **传感器故障**：传感器可能出现的失效或测量误差，会严重影响系统的稳定性和控制性能。 3. **迭代学习控制**：一种控制策略，通过重复执行同一任务并学习从过去的经验中改进，逐渐减小误差。 4. **开环D型迭代学习律**：这是一种控制算法，它在每次迭代中调整控制输入，以减少系统误差。 5. **初态误差**：系统在初始时刻的误差，可能由于初始条件的不确定性或设定值的偏差引起。 6. **λ范数理论**：用于系统分析和控制设计的数学工具，可以帮助选择控制增益，以优化系统性能。 7. **控制增益**：控制器参数，调整它可以改变系统响应的速度和稳定性。 8. **一致收敛性**：控制算法的性质，表示无论初始条件如何，算法的性能都会随着迭代次数增加而趋于一致。 9. **误差的有界性**：确保系统误差不会无限增大，维持在一定范围内。 10. **仿真验证**：通过模拟实际系统运行，检验理论方法的有效性和可行性。 这篇论文的研究成果对于解决工业过程中的控制问题，特别是在存在传感器故障的复杂非线性系统中，具有重要的理论价值和实践意义。通过迭代学习控制，可以提高系统的鲁棒性和适应性，降低因故障引起的性能损失。