变阶采样迭代学习控制提升多变量非线性系统性能

本文主要探讨了多变量非线性系统的变阶采样迭代学习控制（Varying-Order Sampled-Data Iterative Learning Control, VOSD-ILC）问题，特别是在初始状态存在扰动的情况下。传统的固定阶迭代学习算法往往无法有效地处理这类误差，而变阶策略的引入旨在提高跟踪性能和降低重新定位误差。 作者孙明轩、李芝乐和朱胜针对多输入多输出（MIMO）系统设计了一种新型的学习算法，该算法相比于传统的迭代学习控制方法，通过调整学习阶次的灵活性，能够在保证控制精度的同时加快收敛速度。变阶学习的核心在于提供了两种实现策略：直接除法（Direct Division, DD）和分阶段除法（Division in Phases, DIP）。DD策略可能在某些特定情况下简化计算，而DIP策略则更注重系统的动态特性，使得学习过程更加适应系统的复杂性。 文章详细地分析了变阶采样迭代学习算法的收敛性，推导出了足够的收敛条件，这些条件为选择合适的学习增益提供了理论依据。通过数学建模和数值仿真，研究者展示了基于DIP策略的变阶算法在控制精度和收敛速度上的优势，这在实际应用中对于系统的稳定性和效率提升具有重要意义。 本文的关键词包括多变量系统、采样系统、初始修正作用以及变阶迭代学习控制，表明了研究的焦点集中在这些关键领域。研究成果以孙明轩等人在《自动化学报》2013年第39卷第7期发表的文章形式呈现，论文的DOI为10.3724/SP.J.1004.2013.01027，供读者进一步查阅和参考。总体上，这篇文章为多变量非线性系统的控制设计提供了一种创新且实用的方法，对于改善此类系统在实际环境中的响应性能具有重要的指导价值。