噪声平滑型迭代学习控制在工业过程稳态优化中的应用

"工业过程稳态优化进程中的噪声平滑型迭代学习控制 (2002年)" 本文探讨了在存在噪声的工业过程中如何通过迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）提升稳态优化的控制性能。作者阮小娥和万百五提出了一种加权噪声平滑型迭代学习控制算法，旨在减少噪声对控制系统动态品质的影响。 在工业生产过程中，由于各种因素，系统的输入和输出往往受到随机噪声的干扰，这会降低控制系统的精度和稳定性。迭代学习控制是一种基于过去经验进行自我改进的控制策略，通过每次迭代积累的信息，不断调整控制信号，以期在多次重复的运行中达到理想效果。在本研究中，作者构建了一个包含加权噪声平滑机制的ILC算法框架，这个框架能够处理由噪声引起的输出信号失真。 为了分析算法的收敛性，研究采用了频域和时域相结合的方法。这种方法允许作者从多个角度评估和证明算法在不同条件下的稳定性和收敛速度。通过理论分析，他们提出了噪声平滑参数的确定策略，这些参数的选择对于算法能否有效地消除噪声至关重要。 数字仿真结果证实了平滑型迭代学习控制算法的有效性。在模拟的工业过程稳态优化场景中，该算法能够显著减少噪声对系统输出的影响，从而提高系统的动态品质。这意味着在实际应用中，采用这种控制策略可以提升工业生产过程的效率和精度，减少因噪声引起的误差，有助于实现更优的稳态运行。 关键词如“噪声平滑”、“迭代学习控制”和“工业过程稳态优化”揭示了研究的核心内容。文献标识码“A”表明这是一篇原创性的科研论文，对于理解和改进噪声环境中的工业控制具有重要参考价值。 总结来说，这篇2002年的研究为工业过程控制领域提供了一种新的噪声处理方法，即噪声平滑型迭代学习控制，它能够在噪声环境中有效优化稳态过程，改善系统的动态性能，对于提升工业生产效率和产品质量具有实际意义。