未知参数与延迟的双线性系统重复学习控制策略

本文主要探讨了一种针对具有混合未知时变参数和时间不变参数的双线性参数系统的重复学习控制策略。这种系统的特点是存在未知的时间延迟，这是实际工业控制中的一个挑战。为了克服这一难题，研究人员首先通过重构系统方程，将未知的时间延迟转化为一个未知的周期性时间变化向量，这个过程利用了周期性自适应机制进行估计。 该控制方案的核心组成部分包括一个差分-差分混合型自适应法则，用于精确估计这些未知的时间-varying参数。这种方法结合了自适应技术和迭代学习控制的优点，能够在面对不确定性时动态调整控制器的性能。此外，文章引入了Lyapunov-Krasovskii能量函数来分析系统的稳定性，证明了闭环系统中的所有信号都是有界的，并且跟踪误差能够实现渐近收敛。 与传统的学习控制方法如迭代学习控制（ILC）和重复控制（RC）相比，本文的方法更注重处理复杂环境下的不确定性和时变特性。通过设计新颖的控制策略，研究者旨在提高系统在动态条件下的控制精度和鲁棒性，确保系统的稳定性和准确性。 在介绍部分，作者强调了在已知周期输出参考的情况下，如何在存在不确定性的情况下追踪目标，这对于许多自动化和机器人技术的应用至关重要。模拟实验的结果展示了所提出方法的可行性和有效性，证实了它在实际控制问题中的优越性能。 这篇研究论文提供了一个创新的解决方案，针对具有混合参数特性的双线性系统设计了一种重复学习控制框架，这在工业控制领域具有显著的实际意义，尤其是在需要高精度和鲁棒性的复杂动态环境中。通过理论分析和实际验证，文章为解决此类系统的控制问题开辟了新的途径。