纯前馈结构迭代学习控制设计研究

"这篇研究论文提出了一种新颖的纯前馈结构的迭代学习控制（ILC）设计，适用于非线性系统。通过假设存在一个理想的非线性控制器，该研究提出了两种动态线性化方法，并在此基础上分别介绍了连续反馈动态线性化-ILC（CFDL-ILC）和参数化反馈动态线性化-ILC（PFDL-ILC）。与传统的高阶ILC方案相比，PFDL-ILC利用了更多先前迭代的误差，而所提出的控制策略是基于数据驱动的，无需系统模型即可进行控制器的设计和分析。实验结果进一步验证了该方法的有效性。" 本文的核心是迭代学习控制（Iterative Learning Control, ILC），这是一种用于提升重复性任务性能的控制策略，特别适用于如机器人、自动化生产线等需要高精度重复操作的领域。传统的ILC方法通常包括反馈控制和前馈控制两部分，但本文关注的是纯前馈结构的ILC设计，这使得控制器设计更为简化。 研究首先假设存在一个理想的非线性控制器，这允许对非线性系统进行处理。接着，提出了两种动态线性化方法，旨在将非线性控制器转化为线性形式，以便于进行ILC的设计。第一种是连续反馈动态线性化（Continuous Feedback Dynamic Linearization, CFDL），它通过对非线性控制器进行连续线性变换来实现。第二种是参数化反馈动态线性化（Parameterized Feedback Dynamic Linearization, PFDL），这种方法可能更加类似于高阶ILC方案，因为它考虑了更多过去的误差信息，从而增强了学习过程的效率和准确性。 值得注意的是，所提出的ILC策略不需要系统的精确数学模型，这是数据驱动方法的一大优势。这种方法依赖于实际运行中的数据，而不是依赖于模型来预测系统行为，这在模型难以获得或模型不确定性较大的情况下尤为有用。 最后，通过实际应用或仿真验证，文章证明了这种纯前馈结构的ILC设计在改善系统性能和鲁棒性方面的有效性。这种新型设计可以为非线性系统的控制提供新的思路，对于需要精确重复控制的工程应用具有重要的理论和实践价值。