迭代学习控制(汇总).pptx

迭代学习控制方法迭代学习控制方法是一种通过反复试验和调整参数来逐步优化系统性能的控制方法。

迭代学习控制方法可以应用于各种不确定性和非线性的系统中，通过不断学习和改进来逐步提高控制系统的性能。

迭代学习控制方法主要包括模型无关法和模型相关法两种类型。

模型无关法是指在系统没有可用的数学模型时，通过试验和调整参数来直接改进控制系统的性能。

这种方法不需要系统的具体模型，只需要通过试验来收集系统的性能数据，通过试验数据来调整参数，并根据试验数据来改进控制策略。

模型无关法最大的优点是适合于复杂的非线性系统，但是其缺点是需要大量的试验数据和系统响应时间较长。

模型相关法是指在系统具有可用的数学模型时，通过试验和调整参数来优化控制系统的性能。

这种方法可以充分利用系统的数学模型来进行预测和优化，通过试验数据和模型预测来调整参数，并更新模型参数和控制策略。

模型相关法的优点是可以充分利用系统模型来进行预测和优化，系统响应时间较短，但是其缺点是对系统模型的准确性要求较高。

在迭代学习控制方法中，主要的算法包括模型参考自适应控制算法、增强型模型参考自适应控制算法和无模型自适应控制算法等。

模型参考自适应控制算法是最基本的迭代学习控制算法，其通过比较系统输出和参考模型输出的误差来调整参数，并更新控制策略。

增强型模型参考自适应控制算法在模型参考自适应控制算法的基础上加入了增益调整和鲁棒性改进等技术，以提高系统的稳定性和性能。

无模型自适应控制算法是一种不依赖数学模型的迭代学习控制算法，其通过试验数据和模型预测来调整参数，并逐步提高控制系统的性能。

迭代学习控制方法在各种控制系统中具有广泛的应用。

例如，在机器人控制系统中，迭代学习控制方法可以通过不断试验和调整参数来提高机器人的运动精度和轨迹跟踪性能。

在智能电网控制系统中，迭代学习控制方法可以通过试验和调整参数来提高电网的稳定性和负荷均衡性。

在医疗设备控制系统中，迭代学习控制方法可以通过不断试验和调整参数来提高设备的性能和治疗效果。

迭代学习控制方法
迭代学习控制方法是一种基于迭代更新的学习算法，通常用于解决复杂的控制问题。

这种方法通过反复调整控制策略，以逐渐逼近最优解。

迭代学习控制方法通常包括以下几个步骤：
1. 设定初始控制策略：首先需要确定一个初始的控制策略，这可以是随机生成的，也可以是基于经验或先验知识的策略。

2. 执行控制策略：使用当前的控制策略来执行控制动作，以获取系统的反馈。

3. 评估控制策略的性能：根据系统的反馈信息，评估当前控制策略的性能，通常使用某种性能指标来衡量。

4. 更新控制策略：根据评估的结果，对当前的控制策略进行调整和更新，以使性能指标得到改进。

5. 重复上述步骤：反复执行上述步骤，直到控制策略收敛到最优解或达到满意的性能水平。

迭代学习控制方法可以应用于各种控制问题，包括机器人控制、智能系统控制、自动驾驶等。

它通常基于强化学习、优化算法或进化算法等技术，能够在复杂的
环境中实现自适应和优化控制。

因此，迭代学习控制方法在实际应用中具有广泛的应用前景。

迭代学习控制 1、前言迭代学习控制（Iterative Learning Control ，简称ILC ）是指不断重复一个同样的轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法[1]。

迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。

它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。

与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。

它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。

最初的学习控制-迭代学习控制（ILC ），由日本学者首倡于1978年。

不像其他的的控制方法从线性受控对象起步，迭代学习控制开门见山就把非线性系统作为研究对象，且要在有限区间[0,T]上实现输出完全追踪的控制任务。

这里完全追踪（perfect tracking ）指系统的输出自始至终，无论是暂态还是稳态，都和目标轨道保持一致。

显然，迭代学习控制的起点要比其它控制方法高出一截可是，从二十年的发展历程看，起点过高也有不利的一面：发展空间不足以及难以和主流控制方法相融合。

而事实上，只要任务是可重复的，或系统干扰是周期性的，都可用ILC 来解决实际问题。

从迭代学习控制方法的产生至今已有二十多年的历史它已经发展成为智能控制领域的一个新的发展方向，它的研究对那些有着非线性、强耦合、难以建模以及高精度轨迹控制的问题有非常重要的意义。

迭代学习控制适用于具有重复运动性质的被控系统，它的目标是实现有线区间上的完全跟踪任务。

它通过对被控系统进行控制尝试，以输出信号与给定目标的偏差修正不理想的控制信号，使得系统的跟踪性能得以提高。

迭代学习控制的研究对具有较强的非线性耦合、较高的位置重复精度、难以建模和高精度轨迹跟踪控制要求的动力学系统有着非常重要的意义。

智能控制－迭代学习控制朱芳来第一章绪论1.1 迭代学习控制技术及其发展概况•从根本上来看，控制器的设计问题可以归为两大类：调节问题和跟踪问题，而调节问题也可以看成是跟踪问题的特殊情况。

•迭代学习控制的一个主要任务就是，实现被控系统的输出零误差地跟踪期望轨迹。

•研究具有学习能力的控制器，以达到对期望轨迹的跟踪，一直是控制工程师们探索的问题。

•迭代学习控制的概念最早（1978年）由日本学者Uchiyama在一篇有关机器人控制的论文提出，但因为文章是以日文发表的，所以但是并没有引起人们的注意。

•1984年，另一个日本人Arimoto及其合作者们将Uchiyama的思想加以完善，建立了实用的算法，并提出了更为正规的迭代学习理论，并以英文发表了其研究成果，从而使迭代学习控制成为引人注目的课题。

•迭代学习控制是智能系统中具有严格数学描述的一个分支，特别适用于具有重复性质的控制对象，它的目标是实现有限区间上的完全跟踪任务。

1.2 迭代学习控制的研究内容及其基本原理迭代学习控制的主要研究内容包括：学习算法的稳定性与收敛性、学习速度、学习律及对学习系统结构的研究、学习过程的鲁棒性等。

迭代学习控制的基本原理设被控对象的动态过程为其中x ∈R n , y ∈R m ,u ∈R r 而f,g 为相应维数的向量函数。

要求系统在时间t ∈[0,T]内的输出y(t)跟踪期望输出y d (t)。

假定期望输出u d (t)存在，即：在给定的初始状态x(0)下u d (t)是式(1.1)当y(t)=y d (t)的解存在，则迭代学习控制的目标就是通过多次重复的运行，在一定的学习律下u(t) →u d (t), y(t)→y d (t).⎩⎨⎧==),,(),,(u x t g y u x t f x (1.1)在第k 次运行时(1.1)表示为输出误差为e k (t)=y d (t)-y k (t) (1.3)其中下表表示第k 次迭代。