非仿射非线性系统迭代学习控制的初态学习策略

本文主要探讨了"初态学习下非仿射非线性系统的迭代学习控制"这一主题。非仿射非线性系统是指系统模型中包含非线性项且不是仿射函数的形式，这类系统的控制设计通常更为复杂，因为它们的行为不容易通过简单的线性变换来预测。在传统的迭代学习控制中，系统通常需要在每次迭代开始时精确地回到期望的初始状态，然而，这种方法对于实际应用中的定位精度可能过于苛刻。 作者李世平、孙明轩和朱胜提出了初态学习律，这是一种创新的策略，它允许系统在每次迭代的初始阶段存在一定的定位偏差，从而减少了对初始状态的严格要求。这种方法提高了系统的适应性和鲁棒性，特别是在实际操作中，由于不可避免的测量误差或环境变化，这种灵活性显得尤为重要。 作者运用压缩映射分析这一工具，对在初态学习下的开环学习律、闭环学习律以及开闭环学习律进行了深入研究。他们成功地推导出了确保这些学习律收敛的充分条件，这些条件有助于确保系统对初始定位误差的稳健收敛。通过这些理论分析，可以确定输入学习律和初态学习律的学习增益，这在实际控制设计中是关键的参数选择。 本文的核心贡献在于理论上的论证和数值仿真的验证，表明了在初态学习条件下，迭代学习算法的有效性和实用性。通过这种方式，非仿射非线性系统的控制性能得到了显著提升，使得这类系统在诸如机器人控制、航空航天等领域中的应用更加可行。 这篇文章为非仿射非线性系统的控制理论提供了一个新的视角，强调了初态学习在优化系统性能、提高控制鲁棒性方面的潜力，对相关领域的研究者和工程师具有重要的参考价值。