非周期时变非线性系统自适应迭代学习控制方法

"非周期时变非线性系统自适应迭代学习控制 (2012年) - 工程技术论文" 本文主要探讨了一类含有非周期时变不确定性的非线性系统的控制策略，该系统具有严格反馈的形式，且控制增益未知。在这样的背景下，研究者提出了一种自适应迭代学习控制方法来解决这一复杂问题。 首先，针对非周期时变不确定性，文章采用了一种具有迭代特性的神经网络模型。神经网络因其强大的非线性逼近能力，能够有效处理系统的不确定性，通过不断的学习和调整，逐步消除非周期时变不确定性对系统性能的影响。迭代学习控制的关键在于其每次迭代都会基于前一次的经验进行改进，从而在多次运行后提高控制效果。 其次，为了应对严格反馈结构和未知控制增益的挑战，文中结合了反演技术和鲁棒自适应控制理论。反演技术允许我们逆向设计控制器，以抵消系统结构对控制的影响，而鲁棒自适应控制则能够在线调整控制参数，以适应系统参数的变化和不确定性，确保控制性能的鲁棒性。 在稳定性分析方面，研究证明了所设计的控制器能确保系统所有状态量有界，同时系统输出量在积分意义下收敛到期望轨迹。这意味着系统的动态行为是稳定的，并且最终能够达到设定的目标。 最后，通过数值仿真验证了设计的控制器的有效性。仿真试验显示，即使在面临非周期时变不确定性的情况下，该控制器也能有效地引导系统跟踪期望轨迹，证实了理论分析的正确性和控制策略的实际应用潜力。 关键词涉及的领域包括自动控制技术、非周期时变不确定性系统、严格反馈、反演以及自适应迭代学习。这些关键词反映了文章的核心内容和技术重点，对于理解和研究非线性控制系统，尤其是那些具有复杂不确定性的系统，提供了重要的理论基础和实践指导。 这篇论文为非线性系统的控制设计提供了一个创新的解决方案，特别适用于那些难以预测和建模的动态环境。通过结合神经网络、反演和自适应控制理论，该方法能够有效应对不确定性，确保系统稳定性和性能要求。这项工作对于推动自动化和控制领域的科技进步具有重要意义。