滤波误差修正迭代学习控制输入死区系统

"该文主要探讨了一类含有输入死区的非线性系统的滤波误差初始修正迭代学习控制策略，旨在解决系统误差初始值非零且存在非参数不确定性的轨迹跟踪问题。通过提出滤波误差的初始修正方法，分别应对死区斜率已知和未知的情况，设计了学习控制器，并利用Lyapunov稳定理论确保控制效果。经过足够多的迭代，滤波误差能够在预定的工作范围内收敛到零。这种方法的特点是结构简单、易于实施，仿真实验验证了其有效性。关键词包括：死区、迭代学习控制、初值问题、非参数不确定性、Lyapunov方法。" 文章详细介绍了针对含有输入死区的非线性系统的一种新型控制策略——滤波误差初始修正迭代学习控制。这类系统通常存在于各种工程应用中，如机器人、电力系统和自动化设备，其中输入死区会导致控制性能下降和跟踪精度降低。当系统的误差初始值不为零且存在非参数不确定性时，传统的控制方法可能无法有效应对。 作者提出了两种修正滤波误差信号的构造方法，这些方法考虑了死区斜率的已知和未知情况。对于已知死区斜率的情况，可以设计出针对性的学习控制器；而对于未知死区斜率，控制策略需要更加灵活以适应这种不确定性。 基于Lyapunov稳定性理论，作者设计了学习控制器，以确保系统的稳定性并处理非参数不确定性和死区非线性的影响。这一理论是控制理论中的基础工具，用于证明系统的渐近稳定性。 通过足够的迭代次数，该控制方案能够保证滤波误差在指定的作业区间内收敛至零，这意味着系统能够逐渐逼近期望的轨迹，从而提高跟踪性能。这一特性使得该方法适用于需要长期运行和精确控制的应用。 文中提出的控制方案因其简单的构造和方便的实施性而具有实用性。通过仿真结果，作者进一步证明了所提控制方法的有效性，这为实际工程问题提供了有价值的解决方案。 这篇研究论文深入研究了含有输入死区的非线性系统控制问题，提出了新的迭代学习控制策略，不仅解决了死区问题，还考虑了非参数不确定性，为相关领域的研究和工程实践提供了理论支持。