离散重复过程的有限频宽迭代学习容错控制策略

本文主要探讨了一种针对一类执行器故障不确定性下的离散重复过程的创新控制策略——有限频率范围的迭代学习容错控制。在处理这类复杂系统时，由于执行器故障的存在以及过程的重复特性，传统的控制方法可能面临挑战。作者提出了一种新颖的方法，首先，通过定义故障系数矩阵和输出跟踪系统的等效二维模型，将问题转化为一个更为直观和易于处理的形式。 沿着故障系统的时间轴和批次轴，设计了迭代学习被动容错控制器。这种控制器能够在系统运行过程中不断学习并适应潜在的故障模式，从而增强系统的鲁棒性。关键在于，作者利用了KYP引理（Kalman-Yakubovich-Popov Lemma），这是一种在控制理论中常用的稳定性分析工具，来建立全频和分频区域重复控制系统稳定性的充分必要条件。这些条件确保了即使在有限的频率范围内，系统也能保持稳定并能够容忍一定程度的故障影响。 该文的核心贡献在于提供了一种量化的方法，以线性矩阵不等式的形式，对系统在时域和频域的容错性能进行了评估。这使得设计者可以精确地设定容错界限，确保在满足稳定性和性能要求的同时，系统仍能在预期的故障条件下维持有效运行。 最后，作者通过模拟重复注塑过程中的注射速度控制案例，实际验证了所提出的分频控制算法的有效性。这一实证结果证明了该方法在应对执行器故障和不确定性重复过程中的实用性，为离散重复过程的控制提供了新的解决方案。 总结来说，这篇文章深入研究了离散重复过程中的故障容错控制问题，并通过迭代学习方法和KYP引理，开发出了一种有效的控制策略，对于提高这类系统的稳定性和可靠性具有重要意义。对于从事控制理论或工业自动化领域的研究人员和工程师来说，这篇论文提供了有价值的设计思路和技术参考。