鲁棒迭代学习控制：输出时滞双率采样系统

"该文研究了带有输出时滞的单输入单输出双率采样系统的鲁棒迭代学习控制问题，采用提升技术处理时滞问题，借助二维系统理论将控制过程转化为2D模型，并利用线性矩阵不等式（LMI）进行稳定性分析和控制器设计。" 在控制理论中，输出时滞是控制系统中常见的复杂特性，它指的是系统输出响应到输入信号之间的延迟。这种延迟可能由物理过程、传输延迟或信号处理延迟等因素引起，对系统的性能和稳定性造成影响。双率采样系统则是一种采样频率不同的控制系统，通常分为快采样率和慢采样率，这在数字控制和混合信号系统中常见。 陶洪峰、刘艳和杨慧中提出的鲁棒迭代学习控制算法旨在解决这类系统中的控制难题。他们首先应用提升技术，这是一种数学转换方法，将带有输出时滞的双率采样系统转化为一个无时滞的慢速率采样状态空间模型。这个转换有助于简化问题，使得后续的分析和设计更为直接。 二维系统理论是控制理论的一个分支，它处理的是具有时间和空间两个维度的动态系统。在本文中，作者将迭代学习控制过程转化为一个等价的2D模型，这允许他们利用2D系统理论的优势来分析和设计控制器。 线性矩阵不等式（LMI）是一种强大的工具，用于求解控制系统的稳定性问题和控制器设计。通过LMI，作者给出了确保系统稳定的充分条件，这意味着可以构造一个控制器，使得即使在存在不确定性的情况下，系统也能保持稳定。此外，LMI还能帮助设计出鲁棒控制器，该控制器能够应对系统参数的变化和外部扰动。 最后，通过3层液位贮槽系统的液位控制仿真实验，作者验证了所提方法的有效性和可行性。液位控制是工业过程控制中的典型问题，3层液位贮槽系统的复杂性为测试控制算法的实际性能提供了良好的平台。 这项工作为解决具有输出时滞的双率采样系统的控制问题提供了一种新的解决方案，其鲁棒迭代学习控制策略结合了提升技术、二维系统理论和线性矩阵不等式，为实际工程应用提供了理论支持。