非参数系统迭代学习控制的BLF约束策略与安全性提升

本文主要探讨了一类非参数不确定系统的约束迭代学习控制问题。非参数不确定性是现代控制理论中一个重要的研究课题，因为实际系统往往难以精确建模，存在各种未知或变化的参数。本文针对这类系统，提出了基于二次分式型障碍李雅普诺夫函数(Barrier Lyapunov function, BLF)的学习控制器设计方法。 BLF在控制理论中发挥着关键作用，它是一种特殊的Lyapunov函数，用于分析系统的稳定性，并通过构造障碍函数来确保系统状态在预定的工作区间内保持安全。在这个框架下，作者构建了一个适应非参数不确定性的学习策略，结合了鲁棒控制方法。鲁棒控制提供了一种对处理后不确定性进行补偿的手段，而学习机制则用来估计处理后的不确定性，这有助于控制器的自适应性和鲁棒性。 控制方案的核心是迭代学习控制，它允许系统在每次迭代中根据先前的性能反馈调整控制器，从而逐步逼近最优解。文章提出两种学习算法——部分限幅学习算法和完全限幅学习算法，它们分别在不同程度上限制学习过程中的动态范围，以保证系统的稳定性和约束满足。 通过这种方法，文章的目标是确保系统状态能够完全跟踪参考轨迹，并且系统误差的二次型在迭代过程中始终保持在预设的边界之内，从而实现实时的状态约束。这样的设计对于提升控制系统中设备的安全性具有显著效果。 为了验证这一控制方法的有效性，作者进行了仿真研究。仿真结果展示了该控制策略在实际运行条件下的性能，证实了其在处理非参数不确定性、保证系统状态约束以及增强设备安全方面的有效性。 关键词“收敛性”强调了控制过程中的稳定性追求，而“迭代学习控制”、“约束状态”和“非参数不确定性”则是文章的核心焦点。中图分类号TP273表明了本文属于控制理论和技术范畴，文献标识码A则表明其为学术研究论文，符合高质量的科研标准。 这篇文章提供了非参数不确定系统约束迭代学习控制的一种创新解决方案，对于实际工业系统的设计与优化具有重要意义。