噪声平滑型迭代学习控制在工业稳态优化中的应用

"本文主要探讨了在存在噪声的工业过程稳态优化过程中，如何通过噪声平滑型迭代学习控制来提升控制系统的动态性能。研究中提出了一个基于加权噪声平滑的迭代学习控制算法，并通过频域和时域相结合的方法分析了算法的收敛性，同时给出了确定噪声平滑参数的策略。数字仿真结果证明，这种平滑型迭代学习控制算法能够有效地消除噪声对系统输出信号的影响，从而显著提升工业过程稳态优化中的控制系统动态品质。关键词涉及噪声平滑、迭代学习控制以及工业过程稳态优化。" 本文是一篇关于工业过程控制领域的研究论文，主要关注的是在存在噪声的环境下，如何通过迭代学习控制技术优化稳态过程。迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC）是一种先进的控制策略，它通过在每次迭代中学习并修正前一次的误差，以提高控制系统的性能。在工业过程中，尤其是在连续生产或优化过程中，系统的稳定性和动态响应是至关重要的，而噪声的存在会严重影响这些性能。 作者阮小娥和万百五提出了一种加权噪声平滑型的迭代学习控制算法。该算法的核心在于引入了噪声平滑机制，以降低噪声对控制效果的干扰。通过加权方式，算法可以更好地适应不同强度和频率的噪声，从而实现对系统输出的精确控制。在理论分析部分，他们结合了频域和时域的分析方法，确保了算法的收敛性，这意味着随着迭代次数的增加，系统性能将不断接近理想状态。 在实际应用中，确定合适的噪声平滑参数是关键。论文中提到了一种确定这些参数的策略，这有助于在保证控制效果的同时，防止过度平滑导致的系统响应迟钝。通过数字仿真实验，作者验证了所提出的算法在消除噪声影响和提升系统动态品质方面的有效性。仿真结果表明，平滑型迭代学习控制能够显著改善工业过程稳态优化过程中的控制系统动态性能，使得系统更加稳定且响应更快。 这篇论文为工业过程控制提供了一种新的解决方案，特别是在面对噪声挑战时，通过噪声平滑型迭代学习控制，可以提高系统的稳健性和控制精度，这对于工业生产过程的优化和效率提升具有重要的实践意义。