自适应迭代学习控制非线性参数化系统

"该资源是一篇2009年的学术论文，发表在《控制工程》期刊上，由王元亮、李俊民和孙云平三位作者撰写，主要探讨了非线性参数化系统的自适应迭代学习控制方法，旨在解决含有未知时变参数的系统控制问题。文中提出了一种策略，通过参数分离技术和信号置换思想，将所有时变参数整合为一个未知参数，并采用迭代自适应方法来估计，以实现跟踪误差的平方在有限区间内的积分渐近收敛到零。此外，通过构建类Lyapunov函数，证明了跟踪误差的收敛性和闭环系统信号的有界性。仿真结果验证了该控制方法的有效性。" 这篇论文详细介绍了非线性参数化系统的自适应迭代学习控制理论与应用。首先，文章针对一类含有未知时变参数的非线性系统，提出了参数分离技术。这种技术允许将复杂的非线性模型分解，便于后续的分析和控制设计。接着，通过信号置换思想，系统方程被重新构造，使得所有未知时变参数可以被归纳为一个单一的未知时变向量。 关键在于，论文提出了一个自适应迭代学习控制器的设计方案。这个控制器利用迭代自适应算法来估计那个未知的时变向量，从而动态调整控制输入以减小跟踪误差。设计的目标是确保跟踪误差的平方在某个预设的有限时间区间内，其积分能够渐近地收敛至零。这一过程对于提高系统的控制精度和稳定性至关重要。 为了证明控制策略的稳定性，作者构造了一个类Lyapunov函数。在控制理论中，Lyapunov函数常用于分析系统的稳定性，这里的类Lyapunov函数则用来提供跟踪误差收敛和闭环系统信号有界的充分条件。通过这种方式，论文不仅提出了控制策略，还提供了理论依据以证明其有效性。 最后，论文通过仿真研究验证了所提方法的实际效果，表明该自适应迭代学习控制策略在处理非线性参数化系统时具有良好的性能，能够有效地应对未知时变参数带来的挑战。 这篇论文对于理解和应用自适应迭代学习控制技术解决非线性系统中的控制问题具有重要的参考价值，特别在面对参数不确定性和时变性的复杂系统时，这种方法显得尤为有用。