迭代学习控制重复控制

重复控制综述
重复控制是综合运用控制理论、信息处理和计算机等科学技术，利用自动控制系统实现对信号的重复性处理，从而获得更高的控制效果的一种技术。

它能在控制过程中实现信号的重复性，以达到更好的控制效果。

随着科学技术的发展，重复控制的应用也非常广泛。

重复控制可以将复杂的控制任务简化为重复的控制任务，这样就可以更好地控制复杂的系统。

重复控制可以将复杂的系统分解成几个简单的系统，然后重复这些简单系统，以实现最终的控制目标。

此外，重复控制还可以有效控制系统的传递函数，从而实现更好的控制效果。

重复控制具有良好的稳定性和可靠性，可以实现高精度的控制。

重复控制系统具有良好的可靠性，可以有效地抵抗外部干扰，保持系统的稳定性。

此外，重复控制还可以结合自动测试技术，有效地实现自动化测试，从而提高测试效率。

重复控制已经在航空航天、军事工程、高科技产品等领域应用非常广泛。

在航空航天领域，重复控制可以用于飞行器的控制，进行自动驾驶、自动降落等操作；在军事工程领域，重复控制可以用于武器系统的控制，实现自动
导弹发射等操作；在高科技产品领域，重复控制可以用于自动机器人的控制，实现自动装配等操作。

重复控制也可以应用于生物医学领域，用于实现自动化的诊断技术，提高诊断的准确性，同时也可以实现自动化的临床治疗技术，提高治疗的效果。

此外，重复控制还可以用于环境监测领域，用于实现自动化的气象监测，从而更好地预测气象变化，有效防范灾害。

重复控制可以使控制系统获得更高的精度和可靠性，因此它已经成为当今社会中控制系统中不可缺少的一部分，并在各个领域得到了广泛的应用。

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。

柔性模具成形的6大关键技术，不是只能做飞机蒙皮零件传统的金属板料加工方法主要用模具在压力机上进行冷冲压成形，具有生产效率高、适用于大批量生产的优点。

随着市场竞争日趋激烈，产品的更新速度日益加快，新产品成形模具的开发往往成本高、风险大、耗时长、柔性差。

因此，迫切需要一种能够降低新产品模具开发成本和风险并缩短研制周期的新技术。

柔性模具技术就是为适应这一趋势而发展起来的一种柔性生产技术。

柔性模具技术的基本思想是采用可变形的结构或材料去代替或部分代替传统的刚性模具用来加工制造不同形状的零件。

它可以显著降低零件的制造成本，缩短零件的制造周期，是一种越来越受到人们重视的快速制造技术。

本文在国内外研究成果的基础上，总结分析了柔性模具的关键技术和发展趋势。

柔性模具成形方法1.多点刚模成形方法多点柔性模具技术又称为可重构离散模具技术，它采用若干个规则排列的、高度可调的基本体，通过其端面形成多点可调的包络面，以代替传统刚性模具。

在1985到1991年，MIT和Cyril Bath公司及海军研究实验室设计制造了一种新型的可自动调整型面的拉伸成形离散模，使用时其表面覆一层弹性垫层以防止板料表面产生凹坑。

模具的结构形式和基本单元体的结构如图1所示。

波音、空客等公司都陆续购买、引进了多台蒙皮拉伸成形柔性离散模，进行蒙皮零件的拉伸成形。

国内北京航空制造工程研究所在现有柔性多点模具基础上，针对大型柔性多点模具，采用新型的调形驱动机构及伺服轴离合复用技术，实现与冲头驱动源分合，大大减少了驱动电机的数量，并开发出了具有价格竞争力的蒙皮拉伸成形多点模系统。

李明哲从90年代初期就开始进行离散模冲压技术的研究，开发了专用成形设备，取得了一系列的成果，在建筑结构件与装饰件、高速列车流线型车头覆盖件、船体外板及人脑颅骨修复体等产品的成形上发挥了重要作用。

图2（a）是利用片层式离散模进行的拉弯成形实验装置。

离散模应用拉弯成形时，由于型材拉弯零件截面复杂不同于板料拉形，因此需要模块化的结构。

简介重复控制是日本的Inoue于1981年首先提出来的，用于伺服系统重复轨迹的高精度控制。

重复控制之所以能够提高系统跟踪精度，其原理来源于内模原理。

编辑本段原理加到被控对象的输入信号除偏差信号外，还叠加了一个“过去的控制偏差”，该偏差是上一个周期该时刻的控制偏差。

把上一次运行时的偏差反映到现在，和“现在的偏差”一起加到被控对象进行控制，这种控制方式，偏差重复被使用，称为重复控制。

经过几个周期的重复控制之后可以大大提高系统的跟踪精度，改善系统品质。

这种控制方法不仅适用于跟踪周期性输入信号，也可以抑制周期性干扰。

在重复控制中，一般期望重复控制作用在高频段的增益渐小。

为此，在重复控制中经常加入低通滤波器低通滤波器[1]式中，Tq>0为滤波器的时间常数。

重复控制信号为周期性信号，其基本构造如图所示，r为周期参考信号。

应用重复控制不仅可以提高系统的跟踪精度，还可以提高系统的鲁棒性。

重复控制系统原理图重复控制是基于内模原理的一种控制方法。

所谓内模原理，即在一个闭环调节系统中，在其反馈回路中设置一个内部模型，使该内部模型能够很好地描述系统外部信号特性，通过该模型的作用可使系统获得理想的指令跟踪特性，具有较强的扰动抑制能力。

内模原理的本质是将系统外部信号动态模型(即为内模)植入控制系统内以此来构成高精度的反馈控制系统，使系统能够无静差地跟随输入信号。

本文提出一种重复控制的控制方案，利用重复控制器来跟踪周期性参考指令信号，减小输出电压谐波，同时电流环控制改善系统的动态性能。

并根据该控制方案，设计和调试了一台基于DSPTMS320I"F2407A控制的单相1kW逆变器，仿真和实验结果均验证了该方案的良好性能。

1 重复控制的基本理论重复控制是基于内模原理的一种控制思想。

它的内模数学模型描述的是周期性的信号，因而使得闭环控制系统能够无静差地跟踪周期信号。

单一频率的正弦波是典型的周期信号，它的数学模型为那么只要在控制器前向通道串联上与输入同频率的正弦信号，就可以实现系统的无静差跟踪。

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。

如何使用伺服系统进行迭代学习控制伺服系统迭代学习控制是一种广泛应用于自动化领域的控制方法，它能够有效地提高系统在不断变化的工作环境下的控制性能。

本文将介绍如何使用伺服系统进行迭代学习控制，以及该方法的优势和应用范围。

一、伺服系统概述伺服系统是一种能够根据输入信号对输出进行精确控制的系统，广泛应用于工业生产和机器人等领域。

伺服系统通常由位置传感器、执行器、控制器和反馈回路等组成，通过控制器对执行器施加控制，从而实现对位置、速度和力等参数的精确控制。

二、迭代学习控制原理迭代学习控制是一种通过对系统进行多次迭代学习，不断优化控制器参数的方法。

其基本原理是通过比较期望输出与实际输出之间的误差，不断调整控制器的参数，使系统的控制性能逐渐提高。

具体而言，迭代学习控制可以分为两个主要步骤：学习阶段和控制阶段。

1. 学习阶段：在学习阶段，系统首先以一定的输入信号进行工作，根据反馈信号计算输出误差，并通过一定的学习算法对控制器的参数进行调整。

这样，系统就能够逐渐学习到工作环境的特性，并优化控制器的参数。

2. 控制阶段：在控制阶段，系统根据学习阶段得到的优化参数对输入信号进行控制，从而实现对输出的精确控制。

此时，系统已经通过学习阶段获取了工作环境的特性，并能够根据环境的变化自适应地调整控制器的参数，保持良好的控制性能。

三、伺服系统迭代学习控制的优势伺服系统迭代学习控制具有以下几个优势：1. 适应性强：伺服系统迭代学习控制能够根据工作环境的变化自适应地调整控制器的参数，使系统具有较强的适应性和鲁棒性。

2. 提高控制性能：通过多次迭代学习和调整，伺服系统能够不断优化控制器的参数，从而提高系统的控制精度和稳定性。

3. 降低成本：伺服系统迭代学习控制可以减少对传感器和执行器的依赖，降低系统的成本，并且能够在较小的控制误差范围内工作。

四、伺服系统迭代学习控制的应用范围伺服系统迭代学习控制在各种工业生产和自动化设备中具有广泛的应用。

浅述迭代学习PID控制随着生产技术的发展和设计水平的提高，对水电站工程设计要求也越来越高。

压力引水系统的水流惯性，特别是对于拥有长引水系统的水力机组中弹性水击的影响，以及水轮发电机组各个环节的非线性，水轮机传递系数随工况改变而发生变化的时变特性，使得水轮发电机组呈现为很复杂的非线性系统，增加了水轮发电机组控制的难度。

因此水轮发电机组控制规律在设计过程中，必然要涉及到某些控制参数的优化设计，而控制参数对水轮机调速系统的总体性能影响很大，传统的优化设计方法往往不能保证获得最优参数值，或想要取得最优参数需要实时的对控制策略的参数进行修改正定，操作难度过于繁琐或可行性较低，因此有必要尝试更为先进的控制方法。

为此，在设计具有非线性特点的长引水系统水力机组时，提出了迭代学习PID控制策略。

该控制方法已在单输入、单输出和多输入、多输出系统中得到成功应用，比传统的PID控制取得了更好的控制精度[1，2]。

1 具有长引水系统的水力机组模型的建立典型的单机单管压力管道短，与电力系统并联的水力机组模型的引水系统传递函数：（1）是在假定引水管道较短，忽略水击波影响，将水流近似认为是无弹性的刚体的条件下从而推倒得来。

而对于有长引水系统的水力机组则必须考虑有压引水道水流惯性以及有压引水道的水锤压力波反射时间的影响，因此将弹性水击方程按泰勒级数展开取前两项得到近似弹性水击方程：（2）带入到引水系统中，得到如图1-1的水击模型传递框图，将其带入水力机组模型中得到如图1-2具有长引水系统的水力机组的模型框图图1-1 弹性水击模型框图图1-2 具有长引水系统的水力机组的模型框图2 迭代学习控制系统的描述及控制器模型的建立非线性系统被控对象在第k次运行时的动态过程为：（3）输出误差为：（4）式中k为迭代次数，f，g，B为适当维数的向量函数，其结构与参数可以未知。

迭代学习控制的是目标通过多次重复运行，在一定的学习律下使u（t）→期望控制ud（t），y（t）→期望输出yd（t）。