自适应迭代学习控制：处理时变参数与时滞的非线性系统

本文档深入探讨了"未知时变时滞非线性参数化系统自适应迭代学习控制"这一主题，发表于2011年的《控制理论与应用》第28卷第6期。针对一类具有未知时变参数和时变时滞的复杂非线性系统，研究者提出了一种创新的自适应迭代学习控制方法。这种方法的关键在于结合了参数分离技术与信号置换思想，使得控制器能够有效地处理这种系统的不确定性，特别是对参数变化和时滞效应的适应。 传统的控制系统在面对非线性和时变参数时往往难以精确建模，而自适应控制则旨在通过实时调整参数来补偿这些不确定性。作者设计了一种自适应控制策略，其核心目标是确保跟踪误差平方在有限区间上的积分渐近收敛于零，这意味着系统的性能会随着迭代过程逐渐逼近理想状态。 为了证明这一控制策略的有效性，文中采用了Lyapunov-Krasovskii型复合能量函数作为分析工具。Lyapunov稳定性理论在这里被用来构建一个充分条件，确保闭环系统的稳定性，并通过理论推导展示出系统收敛的必要条件。通过对复合能量函数的控制，研究者能够确保系统在实际运行中保持稳定且性能不断提高。 此外，文章还强调了关键词，如非线性参数化系统、自适应迭代学习控制、时变参数和时变时滞，以及复合能量函数，这些都是理解论文核心内容的关键术语。中图分类号TP273表明这篇论文属于控制工程的范畴，文献标识码A则表示它是一篇学术研究论文，具有高质量的研究价值。 两个具体的仿真示例被用来进一步验证这一控制方法的实际效果，通过模拟实验数据展示了其在解决实际问题中的可行性和优越性。这篇文章为非线性系统控制领域提供了一个重要的理论贡献，对于工程师们理解和设计时变条件下的自适应控制系统具有很高的参考价值。