迭代學習控制的頻域設計及在注塑機上的應用.pdf

1、時域線性迭代學習控制器的設計往往會導致過沖現象，即學習過程中跟蹤誤差的變化趨勢為“收斂—發(fā)散—收斂”，而不是實際工程中期望的單調收斂。頻域設計法可得到單調收斂的學習過程，但收斂性充分條件很難在所有頻率內得到保證。本文討論迭代學習控制器的頻域設計方法，旨在拓寬系統的可學習頻帶，使得期望軌跡的大部分頻率信號在可學習頻帶之內，保證誤差收斂到工程允許的范圍內，并將該方法應用于超高速注塑機注射速度的分級控制中，通過Matlab仿真驗證了結果的有效

2、性。論文取得了以下主要研究結果： (1)考慮連續(xù)不確定系統具干擾抑制的魯棒迭代學習控制，證明了誤差收斂條件和系統魯棒性能條件的等價性，給出性能權重函數截止頻率的選取準則，并結合魯棒控制理論求解滿足要求的控制器。 (2)考慮離散預期學習控制的頻域設計，由兩個設計參數——超前步長和學習增益得到收斂性條件，針對最小相位系統，分兩步獨立設計參數，通過與傳統P型，D型學習控制的仿真比較驗證了該方法的有效性和魯棒性。 (3)

3、基于頻域分析的基礎，提出了利用顛倒序列輸入產生相角超前的離散零相位學習控制設計方法，在迭代學習控制系統中引入最佳相位超前，即能精確補償系統的相角滯后。通過對象或其模型獲得期望的相位超前保證跟蹤誤差的單調收斂，該控制器對系統建模的較大不確定性具魯棒性。 (4)針對多輸入多輸出時不變系統，提出離散凈系統逆學習控制律，作為傳統系統逆方法的補充，在頻域內進行分析、設計。這一基于模型的方法不需要進行數值微分運算，并在機械臂模型上仿真實現，