新方法：周期参考跟踪的重复学习控制

本文主要探讨了一种新颖的重复学习控制策略，旨在解决一类非线性系统中跟踪或抑制仅周期已知的未知周期参考信号或扰动问题。这种方法的核心在于通过迭代学习来构造前馈补偿，以实现误差的渐近收敛。在设计过程中，重点考虑了系统的稳态误差，即在长期运行下，期望达到的精确度标准。 重复学习控制的关键在于利用系统对周期信号的重复特性，即使在面对非线性系统以及输出与扰动之间存在未知非线性关系的情况下，也能有效地降低稳态误差。为了确保系统的稳定性和鲁棒性，文章假设系统满足连续里普希斯条件，这是一种非线性系统稳定性分析的重要工具。 与传统的基于时延内模的重复控制方法相比，新提出的重复学习控制方法具有显著优势。它不仅能够提供更高的控制精度，而且实现起来相对简单，对于非重复性的干扰表现出良好的抗扰动能力。这意味着该方法能够在不断变化的环境中保持稳定性能，减少因外部干扰导致的系统性能下降。 作者李翠艳和庄显义分别来自哈尔滨工业大学控制科学与工程系，他们结合自己的研究专长，如学习控制和重复控制，进行了深入的理论分析和实证研究。他们的研究成果通过仿真验证了新方法的有效性，这表明在实际应用中，该方法可以有效地提升非线性系统的控制性能。 本文的主要贡献包括：提出了一种创新的控制策略，分析了其在非线性系统中的适用性，以及对比了与传统方法的优缺点。因此，这篇文章对于那些关注非线性控制、重复学习和适应性控制领域的研究人员和工程师来说，提供了有价值的理论支持和实践指导。