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二维T-S模糊模型的鲁棒迭代学习控制算法研究: 非线性系统在工业生产过程中广泛存在,其固有的复杂特性给系统的控制器设计和性能分析带来了诸多挑战。T-S模糊模型能够在任意的凸紧集区域内以任何精度逼近非线性系统,为表征复杂非线性动力学模型提供了通用的技术框架,成为处理非线...; 邹伟; 关键词：T-S模糊模型鲁棒迭代学习控制时域渐近稳定性

地震模拟振动台迭代学习控制算法对比研究被引量：1: 2023年; 为解决传统控制方法下电液伺服振动台复现波形精度不高的问题,对5种迭代学习控制算法进行了对比研究。采用的迭代学习控制算法包括时域迭代算法和频域迭代算法,时域迭代算法有P型学习律和PD型学习律,频域迭代算法有直接迭代、修正迭代和幂指数迭代,通过振动台仿真模型对比研究各种方法的控制效果。研究结果表明:在相同模型和相同波形条件下,所采用的5种算法中,频域迭代算法优于时域迭代算法,频域迭代算法下波形的相关系数可达98%以上,最大峰值误差在5%以内。; 纪金豹杨森胡宗祥; 关键词：地震模拟振动台迭代学习控制

一种针对双连杆机器鱼的开闭环迭代学习控制算法: 本发明涉及水下监测领域，且公开了一种针对双连杆机器鱼的开闭环迭代学习控制算法，包括以下步骤：S1：根据双连杆机器鱼的动态数学模型，构建非线性动态系统；S2：获取双连杆机器鱼的期望输出轨迹，得到双连杆机器鱼的期望摆动速度序...; 韦蕴珊王嘉轩尚文利赵志甲

针对永磁直线电机的变输入长度开闭环迭代学习控制算法: 本发明涉及电动机控制领域，且公开了针对永磁直线电机的变输入长度开闭环迭代学习控制算法，设置永磁直线电机的采样周期；对永磁直线电机期望的输出轨迹进行离散化采样；对永磁直线电机初始的控制输入电压进行离散化采样；得到真正的控制...; 韦蕴珊欧阳玉峰尚文利赵志甲

一种面向肌腱驱动机械臂的狼群自适应迭代学习控制算法技术: 本发明涉及机械臂控制技术领域，具体涉及一种面向肌腱驱动机械臂的狼群自适应迭代学习控制算法技术，包括以下步骤：S1、建立肌腱驱动机械臂的运动学模型和静力学模型；S2、设计狼群自适应步长寻优方法，以确定合适的步长；S3、确定...; 谭俊波张志豪徐贺杰郭冠求邹祥祥孟得山王学谦

广义系统在Lebesgue-p范数意义下迭代学习控制算法的研究: 刘宁

同结构近参数系统协同迭代学习控制算法研究被引量：1: 2023年; 为提升一组同结构近参数系统的迭代学习控制效率,从突破传统迭代学习控制算法对系统参数严格的可重复性的要求的角度出发,提出一种协同迭代学习控制算法。建立了同结构近参数系统协同迭代学习控制问题的数学描述;形成同结构近参数系统协同迭代学习控制算法,在理论分析的基础上确定了收敛的协同控制量并建立其协同迭代控制律,进一步形成同结构近参数系统迭代学习控制算法;对建立的协同迭代学习控制算法进行仿真验证。结果表明:与传统迭代学习控制算法相比,协同迭代学习控制算法可在保证输出精度的基础上提升收敛速率,且以协同控制量作为初始控制量进行迭代,可进一步缩短迭代学习所需的次数和时间。; 何智颖陈自然; 关键词：迭代学习控制

无模型自适应迭代学习控制算法研究: 近几年来,随着信息技术的发展,工业控制系统要求也越来越高。实际中,控制系统各个过程中在强耦合、非线性等特点,导致难以建立被控对象的精确模型。基于模型的控制方法设计变得更加困难,无模型自适应迭代学习控制作为一种数据驱动方法...; 高方青; 关键词：数据驱动径向基神经网络

冷却水温差模糊滑模迭代学习控制算法被引量：3: 2022年; 本文采用了模糊滑模迭代学习控制算法(FSMILC),将其应用于具有较大不确定性的冷却水温差控制系统。变结构控制的切换函数及其变化率作为模糊控制的输入,模糊控制的输出作为迭代学习控制的温差控制增量。利用MATLAB进行仿真实验,分析了在无干扰和有连续干扰两种情况下,FSMILC算法与PID算法应用于冷却水温差控制系统的控制效果。结果表明,FSMILC算法在无干扰情况下系统超调量仅为PID算法的66.67%;在系统存在外界干扰时,该算法超调量仅为PID算法的41.66%;FSMILC算法相比PID算法不仅响应速度明显提高,而且抗干扰能力大幅改善。; 许珂闫秀英; 关键词：模糊滑模迭代学习控制切换函数

基于PID型迭代学习控制算法的皮层网络节律调制被引量：1: 2022年; 皮层网络节律是大脑动力学的普遍特征,它与认知和记忆功能密切相关.异常大脑节律通常伴随着癫痫、帕金森等疾病的产生.通过电刺激能有效调制异常脑节律,进而减轻疾病症状.目前常用的是开环电刺激调制方法,刺激能耗高且无反馈信息,难以实现个性化有效调制节律.为了实现自适应调制皮层节律,构建皮层网络的平均场模型,产生不同节律的自发振荡活动.首先,以通过PID型学习律处理的实际和期望主频的差值作为反馈变量,采用PID型迭代学习控制算法实时自适应调制40 Hz电刺激的幅值,实现了将主频从theta节律调制到alpha节律.其次,利用开环控制、PID控制与PID型迭代学习控制方法,对不同个体和相同个体的节律分别进行调制,证明PID型迭代学习控制具有最优的个性化调制结果.然后,利用数值仿真实验验证了PID型迭代学习控制能将delta、theta和gamma节律的任意主频调制到alpha节律.最后,从理论推导方面对PID型迭代学习控制算法进行了收敛性分析,证明该方法在理论上的有效性.本文研究从数值仿真和理论推导两方面,证明了PID型迭代学习控制算法能通过控制电刺激振幅,进而有效调制大脑皮层节律至alpha节律,具有较好的个性化调制结果,进一步为临床通过闭环控制治疗节律异常疾病提供了方法指导.; 王佶宣邓斌王江伊国胜; 关键词：迭代控制闭环控制

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