严格反馈非线性时变系统迭代学习控制:去Lipschitz限制与跟踪优化
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更新于2024-10-17
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本文主要探讨的是"严格反馈非线性时变系统的迭代学习控制"这一主题。在信息技术领域,特别是在控制理论中,非线性系统由于其复杂行为和不确定性,一直是研究的热点。本文针对一类含有未知时变参数的严格反馈非线性系统,提出了一种创新的迭代学习控制策略。
传统上,迭代学习控制依赖于受控系统非线性特性的全局Lipschitz连续性,这在实际应用中可能难以满足。然而,该论文采用了一种突破性的Lyapunov-like方法来设计控制器,这种方法允许处理非全局Lipschitz的非线性系统动态,增强了控制策略的适应性和鲁棒性。
在控制器设计过程中,作者巧妙地运用了反推设计(Backstepping)方法,这是一种通过逐步分解控制问题来设计控制器的技术。为了确保虚拟控制项的可导性,他们引入了一级数收敛序列,这在处理系统的复杂性方面起到了关键作用。
进一步地,时变参数被展开为有限项多项式形式,这是一个重要的技术手段,它使得控制器的设计更加精确,并且能够有效地处理由于参数变化带来的影响。在这个步骤中,作者利用双曲正切函数(hyperbolic tangent function)来管理剩余项,这是一种常用的非线性函数,有助于优化系统的跟踪性能,确保闭环系统中的所有信号保持在可接受的范围内。
理论分析部分,文章证明了在该迭代学习控制下,系统的所有信号都将保持有界,而且可以实现输出信号对理想轨迹的完全收敛。这不仅保证了系统的稳定性,还提高了其跟踪精度,对于实际工程应用具有重要意义。
总结起来,这篇论文提供了一种新颖的方法,将迭代学习控制与严格的非线性时变系统相结合,突破了传统控制理论的限制,为这类系统的精确控制提供了有效的解决方案。关键词包括"迭代学习控制"、"时变系统"、"Lyapunov-like"和"反推设计",这些关键词反映了论文的核心内容和贡献。通过阅读这篇文章,读者可以深入了解如何在存在不确定性和非线性的情况下,通过迭代学习策略实现高效和稳定的系统控制。
2021-01-14 上传
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