鲁棒迭代学习容错控制：应对执行器故障与扰动的策略

"执行器故障重复过程的鲁棒迭代学习容错控制方法及应用" 本文针对具有执行器故障和外界扰动的线性重复过程，提出了一种鲁棒迭代学习容错控制策略，旨在提高控制系统的稳定性和抗干扰能力。线性重复过程（Repetitive Process）是一种在多个周期内具有相似行为的动态系统，常见于许多工业过程，如印刷、纺织和半导体制造等。 首先，研究者基于二维（2D）系统理论来设计鲁棒迭代学习容错控制器。2D系统理论将传统的单向一维动态扩展到时间和迭代两个维度，能够更全面地考虑系统行为的变化。通过这种转化，迭代学习控制系统可以被建模为一个2D模型，从而更好地捕捉系统在不同时间步和迭代阶段的行为特性。 接下来，文章利用线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMI）技术进行性能分析和优化。LMI是一种强大的工具，可以用来处理非线性优化问题，特别是对于控制器设计和系统稳定性分析。在此过程中，研究者通过LMI技术来评估和增强控制系统的容错性能，即在执行器发生故障时仍能保持稳定运行的能力，同时抑制外界扰动的影响。他们给出了确保这些性能的充分条件，并通过求解LMI凸优化问题来确定控制器的最佳参数。 最后，通过旋转控制系统（可能是指机器人关节或精密定位设备）的仿真案例，验证了所提出的鲁棒迭代学习容错控制算法的有效性。仿真结果表明，即使在执行器故障和存在外部干扰的情况下，该算法也能有效地保持系统的稳定运行，减小误差，提高控制质量。 总结起来，这篇文章贡献了一种新的控制策略，它结合了2D系统理论和LMI技术，以解决执行器故障和扰动问题。这种方法对于改善线性重复过程的控制性能具有重要意义，尤其在面对不确定性、故障和干扰的复杂工业环境中，其应用潜力巨大。通过实际案例的验证，该方法的实用性和有效性得到了体现，对于提升工业控制系统的可靠性和鲁棒性具有重要的理论价值和实践意义。