遗忘因子在时变非线性系统迭代学习控制中的应用
需积分: 49 189 浏览量
更新于2024-09-10
收藏 668KB PDF 举报
"遗忘因子算法在时变非线性系统的迭代学习控制中的应用,用于解决迭代学习P型控制算法对初始偏差和输出误差扰动的敏感性问题。该方法引入了遗忘因子,通过设计有界学习增益和批次时变因子来改善控制策略,从而增强系统的鲁棒性和动态性能。该算法基于算子理论,提供了控制算法存在的充分必要条件和收敛性分析。在注塑机注射速度控制的仿真中展示了其有效性。"
遗忘因子算法是一种在控制系统中使用的策略,它可以帮助系统忽略过时的信息,从而更加关注当前和近期的数据。在迭代学习控制(Iterative Learning Control, ILC)领域,遗忘因子尤其重要,因为ILC是一种通过重复执行任务来改进控制性能的方法。传统的ILC可能对初始误差和运行过程中的扰动非常敏感,这可能导致控制系统无法达到预期的稳定性和精度。
在描述的场景中,遗忘因子被应用于时变非线性系统,这类系统的特点是其参数或行为随时间变化。时变非线性系统的控制具有挑战性,因为它们的动态特性可能难以预测。通过引入遗忘因子,控制算法可以调整对过去错误的重视程度,以适应系统的变化。具体来说,遗忘因子可以动态地调整过去数据的影响,使得控制器能够更快地适应新情况并纠正错误。
文章指出,遗忘因子结合迭代学习控制方法,可以设计出一种新的控制器,即带有遗忘因子的P型迭代学习控制器。P型控制器是一种基础的控制策略,主要关注系统的偏差。在有扰动的情况下,控制器不仅考虑期望轨迹、期望控制,还考虑跟踪误差。通过选择合适的有界学习增益和批次时变因子,可以确保控制器的稳定性和收敛性。
此外,算子理论在这里起着关键作用,它提供了一种分析控制算法存在性和收敛性的数学框架。算子理论允许研究人员处理无穷维系统,并且在处理动态系统和控制问题时提供了强大的工具。
仿真结果,如注塑机注射速度控制的例子,证明了遗忘因子算法在实际应用中的有效性。通过这种方式,遗忘因子算法能够改善控制系统的性能,降低对初始偏差和输出误差扰动的敏感性,提高系统的鲁棒性和动态响应质量。这表明遗忘因子算法是解决复杂控制问题的一种有力工具,对于学习MATLAB或SIMULINK的学者来说,理解并掌握这种算法对于提升控制系统设计能力至关重要。
2012-12-28 上传
2024-01-26 上传
2021-05-16 上传
qq_25325737
- 粉丝: 0
- 资源: 1
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器