含非严格重复扰动的抗扰迭代学习控制

摘要：

针对一类含不确定参数及未知扰动的高阶非线性系统,采用类Lyapunov方法,结合部分限幅学习律和滑模控制的优点,提出一种新的滑模鲁棒迭代学习控制算法.根据系统中不确定量的特性,将系统中的不确定性划分为两类:仅沿时间轴变化的不确定性和仅沿迭代轴变化的不确定性.前者采用迭代辨识方法处理,后者采用迭代滑模技术解决.在整个作业区间上,随着迭代次数的增加,控制算法确保系统的跟踪误差收敛到一个界内,控制器信号无抖颤,且闭环系统中其余变量一致有界.当系统扰动仅沿时间轴变化时,系统跟踪误差及其各阶导数沿迭代轴渐近收敛到0,实现系统各个状态的精确跟踪.相比利用连续函数近似法的传统滑模控制,该算法对未知扰动具有更好的鲁棒性.理论证明和仿真结果都说明了该算法的有效性.

关键词：迭代学习控制、滑模控制、参数辨识、收敛性、鲁棒性、抗扰性

所属期刊栏目：31

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金科学仪器基础研究专款资助项目61127006

在线出版日期：2014-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1190-1197